Leading organizations are connecting process engineering simulations to plant data, creating a “digital twin” model that can calibrate autonomously and continuously.

Achieve new levels of automation with Aspen OptiPlant 3D Layout! Cut optioneering time in half to identify the best designs faster and reach up to 30% savings on capital expenditures.

Engineering, Procurement and Construction (EPC) firms with a large presence in the process industries are preparing for a major disruption to their business. The now inevitable scaling back, delaying or cancelling of projects will have a tremendous effect on these companies. A top priority for EPCs, which typically operate on very thin margins and own few assets, will be preserving cash.

Aspen Custom Modelerは、特殊な反応器、膜やフィルムのプロセス、バイオプロセスなど、Aspen PlusやHYSYSの標準モデルで表すのが困難な場合に利用されています。このセッションでは、Aspen Custom Modelerの概要と活用事例について紹介いたします。

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。

プロセス産業においてもデジタルツインの活用に取り組む企業が増えています。デジタルツイン構築のためには、現実プラントでの変化をリアルタイムで精度よくシミュレーションできることが重要になります。このセッションでは、現実プラントとシミュレーションの挙動をリアルタイムで一致させるためにAspen PlusのEO (Equation-oriented)モデリングがどのように役立つのかをご紹介いたします。

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 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。

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。