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紙パルププロセスでは動作が緩慢で変動が大きくむだ時間が長いプロセスが多く従来の制御方法の適用が難しかった。従来はカスケード制御変動モデルパラメータあるいはフィードフォワード制御などの従来方式を採用していたが制御が安定しない為生産性製品品質等に影響が出ないように安全係数を見て操業していた。BrainWaveを商標とするモデルベース予測制御MPCはPID制御が十分に機能しない各プロセスの制御の問題に優れた解決策を提供しプラント制御を最適化するための理想的なツールと成る。MPCの内部モデルは限りなく実プロセスに近づき更にプロセス応答中のむだ時間を効率良くモデル化したことにより将来のプロセス応答の予測を可能として設定値がすばやく修正・決定されその結果オーバーシュートの防止などでプロセスを安定させる事ができる。MPCによる安定操業により動作限界まで操業を改善する事で省エネ・省人等エネルギーコストの削減生産性歩留まり品質の向上を実現した事例としてライムキルン制御ダイジェスタ制御苛性化設備スレーカ温度苛性化率制御パルプドライヤー制御リール白色度コントロールへの導入により原単位生産性品質の向上事例を紹介する。

Model-Based Predictive Adaptive Control of Pulp and Paper Mill Processes