プロセスエンジニアリング

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プロセス工学とは、人間が原材料とエネルギーを産業レベルで社会に役立つ製品に変換することを可能にする自然の基本原理と法則を理解し、適用することです。[1]圧力、温度、濃度勾配などの自然の推進力、および質量保存の法則を利用することにより、プロセスエンジニアは、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]プロセスエンジニアリングは、化学的、物理的、および生物学的プロセスの設計、操作、制御、最適化、および強化に重点を置いています。プロセス工学は、農業などの幅広い産業を網羅しています自動車バイオテクノロジー化学食品材料開発鉱業石油化学製薬、およびソフトウェア開発プロセス工学への体系的なコンピュータベースの方法の適用は「プロセスシステム工学」です。

概要

プロセスエンジニアリングには、複数のツールと方法の利用が含まれます。システムの正確な性質に応じて、数学とコンピューターサイエンスを使用して、プロセスをシミュレート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、熱力学の法則と法則を使用した分析が必要です。対照的に、平衡に近づくときの物質とエネルギーの流れに焦点を当てるプロセスは、流体力学と輸送現象の分野を使用して最もよく分析されます。力学の分野内の分野は、流体または多孔質で分散した媒体の存在下で適用する必要があります。必要に応じて、材料工学の原則も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での製造には、プロセス合成ステップの実装が含まれます。[2]必要な正確なツールに関係なく、プロセスエンジニアリングは、プロセスフロー図(PFD)を使用してフォーマットされます。ここでは、材料の流路、貯蔵装置(タンクやサイロなど)、変換(蒸留塔、レシーバーなど)が使用されます。ヘッドタンク、混合、分離、ポンピングなど)と流量が指定され、すべてのパイプとコンベヤーとその内容物のリスト、密度粘度粒子サイズ分布などの材料特性、流量、圧力、温度、および配管と単位操作の構成材料。[1]

次に、プロセスフロー図を使用して、実際に発生しているプロセスをグラフィカルに表示する配管および計装図(P&ID)を作成します。P&IDは、PFDよりも複雑で具体的であることを意図しています。[3]これらは、設計への混乱の少ないアプローチを表しています。P&IDは、プロセスの操作の概要を示す「システム操作ガイド」または「機能設計仕様」を作成するための設計の基礎として使用されます。[4]機械の操作、設計の安全性、プログラミング、エンジニア間の効果的なコミュニケーションを通じてプロセスをガイドします。[5]

P&IDから、プロセスの提案されたレイアウト(一般的な配置)を俯瞰図(プロットプラン)と側面図(立面図)から示すことができ、現場作業(土木工事)の土木技師などの他の工学分野が関与します、基礎設計、コンクリートスラブ設計作業、機器をサポートする構造用鋼など。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もりを作成し、タイミングのニーズを伝えるためのスケジュールを作成することを目的としています。プロセスのエンジニアリング、調達、製造、設置、試運転、起動、および継続的な生産のため。

必要なコスト見積もりとスケジュールの必要な精度に応じて、設計のいくつかの反復は、通常、要件をフィードバックする顧客または利害関係者に提供されます。プロセスエンジニアは、これらの追加の指示(スコープの改訂)を全体的な設計と追加のコスト見積もりに組み込み、資金の承認のためにスケジュールを作成します。資金提供の承認後、プロジェクトはプロジェクト管理を介して実行されます。[6]

プロセスエンジニアリングの主な重点分野

プロセスエンジニアリング活動は、次の分野に分けることができます。[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、原子炉ネットワークの合成、階層的分解フローシート、超構造最適化、多製品バッチプラントの設計、プルトニウム生産用の原子炉の設計、核潜水艦の設計。
  • プロセス制御:モデル予測制御、可制御性測定、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、熱力学ベースの制御、3つの重要な項目、測定のコレクション、測定の方法、および制御システム希望する測定。[8]
  • プロセス操作:プロセスネットワークのスケジューリング、複数期間の計画と最適化、データ調整、リアルタイムの最適化、柔軟性の測定、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(DAE)の最適化、混合整数非線形計画法(MINLP)、[9]グローバル最適化、不確実性の下での最適化、[10] [11]および品質関数展開(QFD)。[12]
  • プロセス経済学:[13]これには、 ASPENSuper-Proなどのシミュレーションソフトウェアを使用して、損益分岐点、正味現在価値、限界売上高、限界費用、熱分析後の産業プラントの投資収益率、およびプラントの大量転送。[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機械学習の手法を適用します。[14] [15]

プロセス工学の歴史

太古の昔から、さまざまな化学技術が工業プロセスで使用されてきました。しかし、1780年代に熱力学と質量保存の法則が登場するまで、プロセスエンジニアリングは独自の分野として適切に開発され、実装されていませんでした。現在、プロセスエンジニアリングとして知られている一連の知識は、産業革命を通じて試行錯誤から生まれました。[1]

プロセスという用語は、産業と生産に関連しているため、18世紀にまでさかのぼります。この間、さまざまな製品の需要が大幅に増加し始め、プロセスエンジニアはこれらの製品が作成されたプロセスを最適化する必要がありました。  [1]

1980年までに、プロセスエンジニアリングの概念は、化学工学の技術と実践がさまざまな業界で使用されていたという事実から生まれました。この時点で、プロセスエンジニアリングは、「材料が変化するプロセスを最適な方法で設計、分析、開発、構築、および運用するために必要な一連の知識」と定義されていました。[1] 20世紀の終わりまでに、プロセスエンジニアリングは、化学工学ベースの技術から、冶金工学農業工学製品工学などの他のアプリケーションに拡大しました。

も参照してください

参考文献

  1. ^ a b c d e fgプロセス エンジニアリング と産業管理ダルポン、ジャンピエール。ロンドン:ISTE Ltd. 2012. ISBN 9781118562130OCLC830512387 _{{cite book}}:CS1 maint:その他(リンク
  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の議事録土井10.24908 /pceea.v0i0.3824S2CID109260579_ 
  3. ^ 「P&ID図面の読み方を学ぶ-完全ガイド」hardhatengineer.com 2018年9月11日取得
  4. ^ 「機能設計仕様」ウォーパスの歴史家2006年4月2日2018年9月11日取得
  5. ^ Barkel、Barry M. 「配管および機器の図」(PDF)AICHE 2019年9月11日取得
  6. ^ エンジニアリングプロセスのモデリングと管理ハイジグ、ピーター、1962年-、クラークソン、ジョン、1961年-、ヴァジナ、S。(サンドル)、1952年-。ロンドン:スプリンガー。2010年。ISBN 9781849961998OCLC637120594 _{{cite book}}:CS1 maint:その他(リンク
  7. ^ ペンシルバニア州ピッツバーグにあるカーネギーメロン大学の化学工学科、イグナシオE.グロスマンとアーサーW.ウェスターバーグによるプロセスシステム工学の研究課題
  8. ^ Kershenbaum、LS(2006)。「プロセス制御」熱力学、熱および物質移動、および流体工学のA-to-Zガイドサーモペディアdoi10.1615 /AtoZ.p.process_controlISBN 0-8493-9356-62019年9月15日取得
  9. ^ ネバダ州サヒニディス(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。土井10.1007 / s11081-019-09438-1
  10. ^ Sahinidis、Nikolaos V.(2004)。「不確実性の下での最適化:最先端と機会」。コンピューター&化学工学28(6–7):971–983。土井10.1016 /j.compchemeng.2003.09.017
  11. ^ ニン、チャオ; あなた、Fengqi(2019)。「ビッグデータとディープラーニングの時代における不確実性の下での最適化:機械学習が数理計画法と出会うとき」。コンピューター&化学工学125:434–448。arXiv1904.01934土井10.1016 /j.compchemeng.2019.03.034S2CID96440317_ 
  12. ^ 「より良い配達システムの構築:新しいエンジニアリング/ヘルスケアパートナーシップ」国立バイオテクノロジー情報センター2019年9月15日取得
  13. ^ a b R.、Couper、James(2003)。プロセス工学の経済学ニューヨーク:マルセルデッカー。ISBN 0824756371OCLC53905871 _
  14. ^ 「プロセス」
  15. ^ シャン、チャオ; あなた、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。土井10.1016 /j.eng.2019.01.019

外部リンク