Statistical methods can be used to improve plant efficiency. Aspen Fidelis can help you make smart capital investment choices during plant design or expansion.

Reprocessing off-spec product is a common, yet costly practice for companies as it uses up materials and increases production time. With first-time, on-spec quality at an unacceptably low level, Petrocuyo, an Argentinian polypropylene producer, turned to the multivariate analytics of Aspen ProMV™ to solve this issue.

Today, it’s more important than ever to perform rigorous optioneering to find the best solutions for improving process efficiency and asset flexibility. In this webinar, AspenTech’s experts will show how the new Aspen Multi-Case dramatically accelerates the evaluation of design and operating scenarios, provides visual tools for selecting the best alternatives and improves overall agility and collaboration across the engineering team.

New year, new opportunities. Get a jump on where you want to go and sign up for the virtual OPTIMIZE 21 conference being held May 18-20. It’s all FREE and sessions will be scheduled to accommodate attendees worldwide.

Asset Performance Management (APM) technology, predictive and prescriptive analytics, and artificial intelligence (AI) can play an important role for the food and beverage processing industry. In fact, no other industry is better suited for an approach that provides more lead time for critical maintenance decisions.

本ウェビナーではAspen Plus V12で搭載された新機能について紹介します。物性ではNISTの3成分系データ参照機能、2成分パラメータの網羅性の確認、Data Regressionの改善があります。モデルでは、反応器の形状ベースの伝熱オプションの追加、反応速度の表示、カスタム反応モデルの拡張、晶析に凝集モデルが追加されました。Aspen Knowledge™が追加され、関連するモデル等の文書や例題へのアクセス、eLearningの利用などユーザーサポート機能が充実しました。また、Aspen Hybrid Models™やAspen Multi-Case™の新製品も利用可能となりました。

画期的なイノベーションである Aspen Hybrid Models™ は、 化学企業が複雑な運転上の課題に対処するために、 包括的で正確なモデルを迅速に開発するのに役立ちます。aspenONE® V12 のリリースにより、Aspen Hybrid Models は、 エンジニアがデータサイエンスや機械学習の専門家を必要とせずに AI の技術を活用し、 産業用 AI のアプリケーションを大衆化します。

塩酸や水酸化ナトリウム等の電解質の物質は、水に溶けると電離しイオンになるため、通常の分子と比べて物性が大きく異なります。本セッションでは、Aspen Plus®における電解質の取り扱い方について説明します。 また、今回のウェビナーでは、弊社ソリューションコンサルタントの説明の後に三井化学株式会社の鈴木照彦様より事例をご紹介頂きます。

本セッションではAspen Plus®の蒸留塔モデルであるRadfracの速度論型モデルについて紹介致します。速度論型モデルRate-basedは蒸留塔のトレイ・充填物の構造情報から物質・熱移動を計算します。平衡段モデルでは計算が困難なガス吸収の系や段効率の予測に用いることができます。厳密な塔モデルを構築することで、プラントの運転条件の決定、環境コンプライアンスを遵守した設備設計を行うことができます。

本セッションでは、ACCEにおけるコストパラメータのキャリブレーション方法について紹介します。ACCEを使用することにより、最新のコストデータ、設備のコストカーブ、標準P&IDに基づき、確度の高い見積りを迅速に簡単に得ることが可能となり、意思決定までのリードタイムの短縮化が可能となります。 また、ACCEのデフォルトのパラメータを調整（キャリブレーション）することにより、プロジェクト固有の条件を反映したコスト調整を行える他、コスト積算業務の作業負荷及び時間を50%削減することができます。