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公開番号2024131070
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-30
出願番号2023041102
出願日2023-03-15
発明の名称解析装置、解析方法及び制御プログラム
出願人旭化成株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類B01D 61/20 20060101AFI20240920BHJP(物理的または化学的方法または装置一般)
要約【課題】濾過膜の伸度保持率を簡易に算出することができる解析装置、解析方法及び制御プログラムを提供する。
【解決手段】解析装置は、少なくとも、液体を濾過する濾過膜を有する濾過器の稼働期間を示す稼働期間情報と、濾過器における液体の流量に関する流量情報とを取得する取得部と、所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報が入力された場合に所定の濾過膜の伸度に関する伸度情報を出力するように学習された学習モデルに、取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報を入力して、学習モデルから出力された伸度情報に基づいて濾過膜の伸度保持率を算出する算出部と、伸度保持率に関する情報を出力する出力部と、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも、液体を濾過する濾過膜を有する濾過器の稼働期間を示す稼働期間情報と、前記濾過器における液体の流量に関する流量情報とを取得する取得部と、
所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報が入力された場合に前記所定の濾過膜の伸度に関する伸度情報を出力するように学習された学習モデルに、前記取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報を入力して、前記学習モデルから出力された伸度情報に基づいて前記濾過膜の伸度保持率を算出する算出部と、
前記伸度保持率に関する情報を出力する出力部と、
を有することを特徴とする解析装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記取得部は、前記濾過膜の濾過前の伸度を示す濾過前伸度情報を取得し、
前記学習モデルは、前記所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報に加えて、前記所定の濾過膜の濾過前伸度情報が入力された場合に、前記伸度情報として前記所定の濾過膜の伸度保持率を出力するように学習され、
前記算出部は、前記学習モデルに、前記取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報に加えて、前記取得部によって取得された濾過前伸度情報を入力して、前記学習モデルから出力された前記濾過膜の伸度保持率を取得する、
請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記濾過膜の濾過前の伸度を示す濾過前伸度情報を取得し、
前記学習モデルは、前記伸度情報として、前記所定の濾過膜の現在の伸度又は予測伸度を出力するように学習され、
前記算出部は、前記学習モデルから出力された前記濾過膜の現在の伸度又は予測伸度と前記取得部によって取得された前記濾過膜の濾過前の伸度とに基づいて前記伸度保持率を算出する、
請求項１に記載の解析装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記濾過器によって濾過される液体の温度を示す温度情報と、前記濾過器によって濾過される液体に掛かる圧力に関する圧力情報と、液体の水質を示す水質情報と、前記濾過器の洗浄に関する洗浄条件情報とのうちの少なくとも一つをさらに取得し、
前記学習モデルは、前記所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報に加えて、前記所定の濾過膜を有する濾過器の温度情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報のうちの少なくとも一つが入力された場合に前記伸度情報を出力するように学習され、
前記算出部は、前記学習モデルに、前記取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報に加えて、前記取得部によって取得された温度情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報のうちの少なくとも一つを入力し、前記学習モデルから出力された伸度情報に基づいて前記伸度保持率を算出する、
請求項１又は２に記載の解析装置。
【請求項５】
前記伸度保持率に基づいて、前記濾過膜の使用可能期間を推定する推定部をさらに有し、
前記出力部は、前記伸度保持率に関する情報として、前記濾過膜の使用可能期間を出力する、
請求項１又は２に記載の解析装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記濾過器の所有者による前記濾過器の交換希望時期を示す交換希望時期情報を取得し、
前記濾過器を前記交換希望時期まで使用可能とする設定パラメータを特定する特定部をさらに有し、
前記出力部は、前記特定部によって特定された設定パラメータをさらに出力する、
請求項４に記載の解析装置。
【請求項７】
前記濾過膜は、超純水製造又は製薬用水製造に使用される中空糸膜である、請求項１又は２に記載の解析装置。
【請求項８】
コンピュータにより、
液体を濾過する濾過膜を有する濾過器の稼働期間を示す稼働期間情報と、前記濾過器における液体の流量に関する流量情報とを取得し、
所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報が入力された場合に前記所定の濾過膜の伸度に関する伸度情報を出力するように学習された学習モデルに、前記取得された稼働期間情報及び流量情報を入力して、前記学習モデルから出力された伸度情報に基づいて前記濾過膜の伸度保持率を算出し、
前記伸度保持率に関する情報を出力する、
ことを特徴とする解析方法。
【請求項９】
出力部を有するコンピュータの制御プログラムであって、
液体を濾過する濾過膜を有する濾過器の稼働期間を示す稼働期間情報と、前記濾過器における液体の流量に関する流量情報とを取得し、
所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報が入力された場合に前記所定の濾過膜の伸度に関する伸度情報を出力するように学習された学習モデルに、前記取得された稼働期間情報及び流量情報を入力して、前記学習モデルから出力された伸度情報に基づいて前記濾過膜の伸度保持率を算出し、
前記伸度保持率に関する情報を前記出力部によって出力する、
ことを前記コンピュータに実行させることを特徴とする制御プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、解析装置、解析方法及び制御プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、濾過膜を有する濾過器を用いて、半導体又は医薬品等の製品を製造するために必要な半導体製造用水及び製薬用水等の液体を精製するシステムが利用されている。このようなシステムにおいて、液体を適切に製造するためには、濾過膜が適切な状態を維持している必要がある。一般に、濾過膜の状態を示す指標として、伸度保持率が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、水処理装置への供給対象水を測定し、得られた測定値に基づいて供給水質を評価もしくは予測し、水処理装置の運転条件を決定する水処理装置の運転方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１６－２２１４２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
濾過膜を有する濾過器では、濾過膜の伸度保持率を簡易に算出することが求められている。
【０００６】
本開示は、濾過膜の伸度保持率を簡易に算出することができる解析装置、解析方法及び制御プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一側面に係る解析装置は、少なくとも、液体を濾過する濾過膜を有する濾過器の稼働期間を示す稼働期間情報と、濾過器における液体の流量に関する流量情報とを取得する取得部と、所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報が入力された場合に所定の濾過膜の伸度に関する伸度情報を出力するように学習された学習モデルに、取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報を入力して、学習モデルから出力された伸度情報に基づいて濾過膜の伸度保持率を算出する算出部と、伸度保持率に関する情報を出力する出力部とを有することを特徴とする。
【０００８】
本開示の一側面に係る解析装置において、取得部は、濾過膜の濾過前の伸度を示す濾過前伸度情報を取得し、学習モデルは、所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報に加えて、所定の濾過膜の濾過前伸度情報が入力された場合に、伸度情報として所定の濾過膜の伸度保持率を出力するように学習され、算出部は、学習モデルに、取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報に加えて、取得部によって取得された濾過前伸度情報を入力して、学習モデルから出力された濾過膜の伸度保持率を取得することが好ましい。
【０００９】
本開示の一側面に係る解析装置において、取得部は、濾過膜の濾過前の伸度を示す濾過前伸度情報を取得し、学習モデルは、伸度情報として、所定の濾過膜の現在の伸度又は予測伸度を出力するように学習され、算出部は、学習モデルから出力された濾過膜の現在の伸度又は予測伸度と取得部によって取得された濾過膜の濾過前の伸度とに基づいて伸度保持率を算出することが好ましい。
【００１０】
本開示の一側面に係る解析装置において、取得部は、濾過器によって濾過される液体の温度を示す温度情報と、濾過器によって濾過される液体に掛かる圧力に関する圧力情報と、液体の水質を示す水質情報と、濾過器の洗浄に関する洗浄条件情報とのうちの少なくとも一つをさらに取得し、学習モデルは、所定の濾過膜を有する濾過器の稼働期間情報及び流量情報に加えて、所定の濾過膜を有する濾過器の温度情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報のうちの少なくとも一つが入力された場合に伸度情報を出力するように学習され、算出部は、学習モデルに、取得部によって取得された稼働期間情報及び流量情報に加えて、取得部によって取得された温度情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報のうちの少なくとも一つを入力し、学習モデルから出力された伸度情報に基づいて伸度保持率を算出することが好ましい。
（【００１１】以降は省略されています）

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