Aspen Polymersを活用しフリーラジカル共重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、バッチサイクルの短縮検討が可能となります。

Aspen Polymersを活用し逐次重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、運転条件の最適化検討が可能となります。

Aspen Plusのバッチ晶析モデルについて紹介します。速度論型の核生成/成長モデルを考慮することで、蒸発晶析や冷却晶析、貧溶媒晶析など多種に渡る晶析プロセスを取り扱うことができます。本モデルを活用することで、バッチ晶析プロセスにおける実験回数の削減、運転条件の最適化検討などが可能となります。

Aspen Plusのバッチろ過モデルについて紹介します。BatchOpモデルは反応、晶析、濾過のバッチモデルであり、晶析から濾過の一貫としたプロセスの検討を行うことができます。

Aspen Plusのバッチ乾燥機モデルについて紹介します。バッチ乾燥シミュレーションを行うことで、運転操作の最適化が可能になります。

現実プラントで測定できるプロセスの値は、連続プラントにおいても常に変動しているため、Aspen PlusやHYSYSのシミュレーションの挙動と一致させるのは容易ではありません。このセッションでは、シミュレーションの挙動を現実プラントと一致させるためのPlant Data機能 (プラントヒストリアンからのタグデータインポート、データコンディショニング、定常状態判定など)についてご紹介します。Plant Data機能は、プロセス性能の経時的なモニタリングにも活用でき、例えば長期的に変動する熱交換器の汚れや反応器の触媒活性のモニタリングに役立ちます。

今日の化学企業は、ビジネスと持続可能性の目標達成を目指してインダストリアルAIと機械学習を活用することで、デジタライゼーションジャーニーを加速し続けています。当日は、弊社アスペンエキスパートが第一原理ハイブリッドモデリングを中心に、Aspen Plus® V12.1の主な改善点をご紹介しました。

Operations in the process industries are challenging due to the inherent complexities and lack of insights. Plant digital twin technology helps solve these challenges. Learn how Burns & McDonnell developed and deployed a plant digital twin of a refinery’s FCC unit using rigorous process simulation to:

As the process industries face the challenge of digitally transforming their plants and assets, they need tools and technology to support this change. Integrating the use of process simulation, operator training systems (OTS) and digital twin technology is an essential first step on this journey. Learn from Emerson and AspenTech experts how you can leverage an integrated technology solution to bring plants online faster and manage unexpected shutdowns with confidence.

En el panorama volátil actual, los refinadores deben cambiar sus operaciones para adaptarse a las demandas de los productos que están en constante cambio, y hacerlo con una fuerza laboral que trabaja remotamente. La tecnología de digital twin ofrece información clave para que los ingenieros puedan predecir posibles disrupciones del proceso desde cualquier lugar.