プロセスエンジニアリング

ウルグアイのパソデ ロス トロスにあるUPMパルプ工場では、木材を紙用のセルロース ペーストに加工します。

プロセス工学は、工業プロセスの開発と最適化に焦点を当てた研究分野です。プロセス工学は、人間が原材料とエネルギーを工業レベルで社会に役立つ製品に変換できるようにするための基本原理と自然法則を理解し応用することです。[ 1 ]プロセスエンジニアは、圧力、温度、濃度勾配などの自然の駆動力や質量保存の法則を利用して、大量の目的の化学製品を合成および精製する方法を開発できます。[ 1 ]プロセス工学は、化学的、物理的、生物学的プロセスの設計、操作、制御、最適化、強化に焦点を当てています。彼らの仕事には、さまざまな成分の化学構成を分析し、それらが互いにどのように反応するかを判断することが含まれます。プロセスエンジニアは、以下を含むいくつかの領域を専門にすることができます。

  • 農産物加工
  • 食品および乳製品の生産
  • ビールとウイスキーの生産
  • 化粧品製造
  • 医薬品製造
  • 石油化学製造
  • 鉱物処理
  • プリント基板製造

概要

プロセス工学では、複数のツールと手法が活用されます。システムの具体的な性質に応じて、数学とコンピュータサイエンスを用いてプロセスをシミュレーションおよびモデル化する必要があります。相変化と相平衡が関連するプロセスでは、エネルギーと効率の変化を定量化するために、熱力学の原理と法則を用いた分析が必要です。一方、物質とエネルギーの流れが平衡に近づく過程に焦点を当てたプロセスは、流体力学と輸送現象の分野を用いて分析するのが最適です。力学分野の専門分野は、流体または多孔質媒体や分散媒体が存在する状況に適用する必要があります。材料工学の原理も、必要に応じて適用する必要があります。[ 1 ]

プロセスエンジニアリングの分野における製造には、プロセス合成ステップの実装が含まれます。[ 2 ]必要なツールが正確に何であるかに関係なく、プロセスエンジニアリングは、プロセスフローダイアグラム(PFD) を使用してフォーマットされます。プロセスフローダイアグラムでは、材料の流路、貯蔵設備 (タンクやサイロなど)、変換 (蒸留塔、レシーバー/ヘッドタンク、混合、分離、ポンプなど)、流量が指定され、すべてのパイプとコンベヤーとその内容物、密度、粘度、粒度分布、流量、圧力、温度、配管とユニット操作の構成材料などの材料特性のリストも指定されます。[ 1 ]

プロセスフロー図は、実際のプロセスをグラフィカルに表示する配管計装図（P&ID）を作成するために使用されます。P&IDはPFDよりも複雑で具体的な設計を意図しています。 [ 3 ] P&IDは、設計へのより簡潔なアプローチを提供します。P&IDは、プロセスの動作を概説する「システム運用ガイド」または「機能設計仕様」を作成するための設計基盤として使用されます。 [ 4 ] P&IDは、機械の操作、設計上の安全性、プログラミング、そしてエンジニア間の効果的なコミュニケーションを通してプロセスをガイドします。[ 5 ]

P&ID からは、プロセスの提案レイアウト (一般的な配置) を俯瞰図 (プロットプラン) と側面図 (立面図) から表示でき、現場作業 (土木工事) を行う土木技術者、基礎設計、コンクリート スラブ設計作業、装置を支える構造用鋼など、他のエンジニアリング分野も関係します。これまでの作業はすべて、プロジェクトの範囲を定義し、設計をインストールするためのコスト見積りと、エンジニアリング、調達、製造、設置、試運転、起動、およびプロセスの継続的生産のタイミングのニーズを伝えるスケジュールを作成することに向けられています。

必要とされるコスト見積りとスケジュールの精度に応じて、通常、顧客または利害関係者に複数回の設計反復が提供され、彼らから要件のフィードバックが提供されます。プロセスエンジニアは、これらの追加指示（スコープの修正）を全体設計と追加コスト見積りに組み込み、資金承認のためのスケジュールを作成します。資金承認後、プロジェクトはプロジェクトマネジメントを通じて実行されます。[ 6 ]

プロセスエンジニアリングの主な焦点領域

プロセスエンジニアリング活動は、以下の分野に分けられます。[ 7 ]

  • プロセス設計：エネルギー回収ネットワークの合成、蒸留システム（共沸）の合成、反応器ネットワークの合成、階層的分解フローシート、上部構造の最適化、多製品バッチプラントの設計、プルトニウム製造用生産反応器の設計、原子力潜水艦の設計。
  • プロセス制御：モデル予測制御、制御性尺度、ロバスト制御、非線形制御、統計的プロセス制御、プロセス監視、熱力学に基づく制御。3つの基本項目、測定値の収集、測定値の取得方法、および目的の測定値を制御するシステムによって表される。[ 8 ]
  • プロセス操作: プロセス ネットワークのスケジュール設定、複数期間の計画と最適化、データ調整、リアルタイム最適化、柔軟性対策、障害診断。
  • サポートツール：シーケンシャルモジュラーシミュレーション、方程式ベースのプロセスシミュレーション、AI /エキスパートシステム、大規模非線形計画法（NLP）、微分代数方程式の最適化（DAE）、混合整数非線形計画法（MINLP）、[ 9 ]グローバル最適化、不確実性下での最適化、[ 10 ] [ 11 ]および品質機能展開（QFD）。[ 12 ]
  • プロセス経済学：[ 13 ]これには、ASPEN、Super-Proなどのシミュレーションソフトウェアを使用して、工場の熱と物質の移動を分析した後、産業プラントの損益分岐点、正味現在価値、限界売上高、限界費用、投資収益率を調べることが含まれます。[ 13 ]
  • プロセスデータ分析：プロセス製造の問題にデータ分析と機械学習の手法を適用する。 [ 14 ] [ 15 ]

プロセス工学の歴史

太古の昔から、様々な化学技術が産業プロセスに利用されてきました。しかし、プロセス工学が適切に発展し、独立した学問分野として導入されたのは、1780年代に熱力学と質量保存の法則が出現してからのことでした。現在プロセス工学として知られる知識体系は、産業革命を通じて試行錯誤の積み重ねによって築き上げられました。[ 1 ]

産業と生産に関連する「プロセス」という用語は、18世紀にまで遡ります。この時期には、様々な製品に対する需要が急激に増加し始め、プロセスエンジニアはこれらの製品を製造するプロセスを最適化する必要に迫られました。[ 1 ]

1980年までに、化学工学の技術と実践が様々な産業で利用されていたという事実から、プロセス工学の概念が生まれました。この頃には、プロセス工学は「物質が変化するプロセスを最適な方法で設計、分析、開発、構築、運用するために必要な知識の集合」と定義されていました。[ 1 ] 20世紀末までに、プロセス工学は化学工学に基づく技術から、冶金工学、農業工学、製品工学などの他の応用分野へと拡大しました。

参照

参考文献

  1. ^ a b c d e f gダル・ポン、ジャン＝ピエール編 (2012).プロセスエンジニアリングと産業管理. ロンドン: ISTE. ISBN 978-1-118-56213-0. OCLC  830512387 .
  2. ^ Mody, David (2011). 「化学プロセス設計工学の概要」 .カナダ工学教育協会紀要. doi : 10.24908/pceea.v0i0.3824 . S2CID 109260579 . 
  3. ^ 「P&ID図面の読み方を学ぶ - 完全ガイド」 hardhatengineer.com 2017年11月3日. 2018年9月11日閲覧。
  4. ^ 「機能設計仕様」 . Historian on the Warpath . 2006年4月2日. 2018年9月11日閲覧。
  5. ^ Barkel, Barry M. 「配管および計器図」（PDF） AICHE 2019年9月11日閲覧。
  6. ^ Heisig, Peter; Clarkson, John; Vajna, S. 編 (2010).エンジニアリングプロセスのモデリングとマネジメントロンドン: Springer. ISBN 978-1-84996-199-8. OCLC  637120594 .
  7. ^ Grossmann; Westerberg. 「プロセスシステムエンジニアリングにおける研究課題」(PDF)カーネギーメロン大学. 2023年11月17日閲覧。
  8. ^ Kershenbaum, LS (2006). 「プロセス制御」 .熱力学、熱・物質移動、流体工学のA-to-Zガイド. Thermopedia. doi : 10.1615/AtoZ.p.process_control . ISBN 0-8493-9356-6. 2019年9月15日閲覧。
  9. ^ Sahinidis, NV (2019). 「混合整数非線形計画法 2018」 .最適化とエンジニアリング. 20 (2): 301– 306. doi : 10.1007/s11081-019-09438-1 .
  10. ^ Sahinidis, Nikolaos V. (2004). 「不確実性下における最適化：最新技術と可能性」. Computers & Chemical Engineering . 28 ( 6–7 ): 971–983 . doi : 10.1016/j.compchemeng.2003.09.017 .
  11. ^ Ning, Chao; You, Fengqi (2019). 「ビッグデータとディープラーニング時代の不確実性下における最適化：機械学習と数理計画法の融合」. Computers & Chemical Engineering . 125 : 434–448 . arXiv : 1904.01934 . doi : 10.1016/j.compchemeng.2019.03.034 . S2CID 96440317 . 
  12. ^ 「より良い配送システムの構築：新たなエンジニアリングとヘルスケアのパートナーシップ」国立生物工学情報センター、2005年。 2019年9月15日閲覧。
  13. ^ a b Couper, James R. (2003). Process engineering economics . New York: Marcel Dekker. ISBN 0-8247-5637-1. OCLC  53905871 .
  14. ^ 「トピックコレクション：プロセスデータ分析」 。 2023年11月17日閲覧。
  15. ^ Shang, Chao; You, Fengqi (2019). 「スマートプロセス製造のためのデータ分析と機械学習：ビッグデータ時代の最近の進歩と展望」 .エンジニアリング. 5 (6): 1010– 1016. Bibcode : 2019Engin...5.1010S . doi : 10.1016/j.eng.2019.01.019 .
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