シーメンス株式会社 gPROMS ポートフォリオシミュレーションソフトウェア『gPROMS Process』

最終更新日：2024-02-21 15:18:25.0
印刷用ページ

プロセス開発・プラント最適設計、運転最適化検討に！石油、ガス、化学業界向けシミュレータ

プラント設計・機器サイジング、プロセス検討や運転最適化において
既存のプロセスシミュレータは、数値解を求めるための収束性の良さや
対応できるプロセスの制約、プロセスモデルのカスタマイズ（モデルの拡張性）等の点でまだまだ改良の余地があるとPSEは考えています。

より高度で付加価値の高いプロセスプラントの設計、最適化検討のニーズに応える為に開発された、プロセスシミュレーションソフトウェアが『gPROMS Process』です。

【特長】
＊用途向けのライブラリ
＊Drug＆Dropによるフローシートの作成
＊gPROMS言語による高精度なカスタムモデル作成・編集機能
＊定常シミュレーションのモデルからダイナミックシミュレーション
　モデルへの同環境での設定変更
＊強力な最適解探索・解析機能
＊グローバルシステム分析（GSA)
＊高性能コンピューティング（HPC）

★2冊の「事例資料」をダウンロードからご覧頂けます。
バッチプロセス最適化で高価値製品の提供、経費削減を実現した事例や
全プラントの最適化でコスト削減に成功した事例を掲載しております。

関連リンク - https://www.psenterprise.com/products/gproms/proce…

基本情報シミュレーションソフトウェア『gPROMS Process』

それぞれの用途向けにライブラリがございます。

AML: Fixed-Bed Catalytic Reactor　固定床触媒反応器
AML: Trickle-Bed Reactor　　　　　トリクルベッド反応器
AML: Gas-Liquid Contactors　　　　吸収分離(rate-based)
gML: Separations - Adsorption　　吸着分離（PSA/TSA）
gML: Separations - Membranes　　　膜分離
gML: Utilities　　　　　　　　　　用役最適化
gML: Water Activated Sludge　　　活性汚泥法
gML: Olefins　　　　　　　　　　　オレフィンプロセス

※詳しくは資料をご覧下さい。

この製品に関しての無料トレーニングを定期的に実施しております。ご興味があるかたなら、どなたでもご参加頂けます。

価格情報	年間ライセンス 420万円～　有償オプションあり 3年契約以上で割引あり
納期	~ 1週間 ※契約後の納期
型番・ブランド名	gPROMS Process （gPROMS ProcessBuilder よりニューリリースされました）
用途／実績例	1. ＰＳＡ（Pressure Swing Adsorption）ＰＳＡは、本質的にダイナミックなプロセスで、本ソフトウェアは、理想的なツールであるといえる。運転サイクルの定義、バルブの開閉スケジュールの記述も、スケジューリングＧＵＩから、入力ができるよう、考慮されている。SＩＢ（Self-Interacting Bed）モデルは、一本の吸着塔モデルで、複数の吸着塔を含むＰＳＡプロセスを表現するための仕組みで、周期的定常解（Cyclic Steady State）を効率的に計算することができるため、ＰＳＡの最適設計問題を解きたい場合に便利なアプローチである。 2. ハイブリッド分離プロセスの検討膜分離とＰＳＡプロセスを組み合わせた様な複合プロセスのデザインでは、gMLに含まれる膜モデル、吸着塔モデルにより、複合プロセス検討を迅速かつ詳細に行うことができる。 3. ガス分離プロセス設計の感度解析（sensitivity study）複数の蒸留塔や、複数のリサイクルストリームを含むプロセスに対応している。

PDFダウンロード
お問い合わせ

カタログシミュレーションソフトウェア『gPROMS Process』

取扱企業シミュレーションソフトウェア『gPROMS Process』

シーメンス株式会社 gPROMS ポートフォリオ

「gPROMS」の開発・販売・技術サポート並びにお客様の用途に合わせたシミュレーションモデル作成を中心としたコンサルティング業務を提供しております。ソフトウェア製品及び技術サービスは、ガス・石油・電力（原子力）・燃料電池などのエネルギー分野、石油化学・医薬品を含む化学分野、食品・日用品などのライフサイエンス分野にも幅広く活用されています。他のソフトウェアとは異なる数式ベースの強力な計算エンジンで定常、ダイナミックシミュレーションの両方をシームレスに扱う事によりバッチ処理の実験データで調整されたモデルをスケールアップし連続処理のプラント設計や運転最適化に活用できます。近年では製薬業界の連続生産に関する研究を行い、メガファーマへの納入実績を積み重ねるとともに他社の追随を許さない確固としたデータベースの蓄積を行っております。