Toward autocorrection of chemical process flowsheets using large language models

要約

プロセス エンジニアリングの分野では、プロセス フロー図 (PFD) とプロセスおよび計装図 (P&ID) を広く使用して、プロセス フローと機器構成を表現します。
ただし、P&ID および PFD (以下、フローシートと呼びます) には、安全上の問題、非効率的な運用、および不必要な出費を引き起こすエラーが含まれる可能性があります。
フローシートの修正と検証は、面倒な手作業のプロセスです。
私たちは、フローシート内のエラーを自動的に特定し、ユーザーに修正を提案する新しい生成 AI 手法、つまりフローシートの自動修正を提案します。
人間の言語の文法自動修正のための大規模言語モデル (LLM) の画期的な進歩に触発されて、私たちはフローシートの自動修正のための LLM を調査します。
モデルへの入力は潜在的に誤りのあるフローシートであり、モデルの出力は修正されたフローシートの提案です。
教師ありの方法で合成データセット上で自動修正モデルをトレーニングします。
このモデルは、合成的に生成されたフローシートの独立したテスト データセットで、トップ 1 の精度 80% とトップ 5 の精度 84% を達成しています。
この結果は、モデルが合成フローシートの自動修正を学習できることを示唆しています。
私たちは、フローシートの自動修正が化学エンジニアにとって便利なツールになることを期待しています。

要約(オリジナル)

The process engineering domain widely uses Process Flow Diagrams (PFDs) and Process and Instrumentation Diagrams (P&IDs) to represent process flows and equipment configurations. However, the P&IDs and PFDs, hereafter called flowsheets, can contain errors causing safety hazards, inefficient operation, and unnecessary expenses. Correcting and verifying flowsheets is a tedious, manual process. We propose a novel generative AI methodology for automatically identifying errors in flowsheets and suggesting corrections to the user, i.e., autocorrecting flowsheets. Inspired by the breakthrough of Large Language Models (LLMs) for grammatical autocorrection of human language, we investigate LLMs for the autocorrection of flowsheets. The input to the model is a potentially erroneous flowsheet and the output of the model are suggestions for a corrected flowsheet. We train our autocorrection model on a synthetic dataset in a supervised manner. The model achieves a top-1 accuracy of 80% and a top-5 accuracy of 84% on an independent test dataset of synthetically generated flowsheets. The results suggest that the model can learn to autocorrect the synthetic flowsheets. We envision that flowsheet autocorrection will become a useful tool for chemical engineers.

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