ベイズ最適化によりエチレンオキシド製造プロセスの設計をしました![金子研論文]

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金子研の論文が Journal of Advanced Manufacturing and Processing に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは

Design of ethylene oxide production process based on adaptive design of experiments and Bayesian optimization

です。これは現在 (2021年4月18日) M2 の岩間 稜さんが四年生のときに取り組んだ研究の成果です。

エチレンオキシド (Ethylene Oxide, EO) はエチレンの酸化反応で生成され、エチレングリコールやエタノールアミンなどに変換されます。洗剤や繊維などの出発原料であり、重要な石油化学製品です。今回はプロセスシミュレーションとベイズ最適化を組み合わせて、EO 製造プロセスの設計をしました。

目的変数 y が 7 個、説明変数 (プロセス条件) x が 24 個です。設計の流れは以下のとおりです。

  1. プロセス条件 x の仮想的なサンプルを大量に生成する
  2. 生成したサンプルに基づいて、最初にプロセスシミュレーションをする x のサンプルを D 最適基準に基づいて選択する
  3. 選択されたプロセス条件でプロセスシミュレーションをして、計算結果 y を確認する
  4. すべてのプロセスシミュレーションの結果のデータセットを用いて、ガウス過程回帰によりモデル y=f(x) を構築する
  5. まだプロセスシミュレーションをしていない x の仮想的なサンプルから、モデルに基づいて次にプロセスシミュレーションをするサンプルを選択する
  6. プロセスシミュレーションにより y を計算し、それが目標を満たしていれば終了し、満たしていなければ に戻る

上の流れを繰り返すことで、139 回もしくは83 回のプロセスシミュレーションで、7 つの y すべてが目標範囲に入るプロセス条件を自動的に探索できました。プロセスシミュレーションごとに、y が目標範囲に近づく様子も確認できます。

なお今回は y が 7 つもありますので、ベイズ最適化における獲得関数の計算を少し工夫しています。

興味のある方は、ぜひ論文をご覧いただければと思います。

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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