JP6846348B2 - インテリジェント流体濾過管理システム - Google Patents

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本願は、「Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｆｌｕｘ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｃｒｏｓｓｆｌｏｗ Ｍｅｍｂｒａｎｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ」と題されて２０１４年８月１２日に出願された米国仮出願第６２／０３６,３４４号、及び、「Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｆｌｕｉｄ Ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ」と題されて２０１５年４月１０日に出願された米国仮出願第６２／１４５，７９３号の優先権を主張し、それぞれの出願の内容は、本明細書において参照により組み込まれる。

実際において、濾過は、固−気、固−液、固−固、液−液、気−液及び気−気といった６つの分離カテゴリーへと広く分類され得る。濾過技術は、工程用途の幅広い範囲において、汚染物質と価値を付加された材料とを分離するために使用される。その用途は、例えば、自動車及び航空機の燃料及び空気濾過、家庭及び工業的空気濾過、食べ物及び飲み物の濃縮及び殺菌、医薬品分子の分離及び浄化、腎臓透析及び血液酸素化のような医学的治療、飲用水処理、工業プロセス用水浄化、ならびに、廃棄物処理及び環境復旧などである。たとえば、濾過は、大きいスケールにおける、サイズ除去、優先的吸着及び拡散によって完全且つ連続的に不純物を濾過するその機能により、水の浄化のために最も重要で、幅広く用いられる方法である（Ｈｏｗｅ ａｎｄ Ｇ． Ｔｃｈｏｂａｎｏｇｌｏｕｓ， Ｗａｔｅｒ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ： Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ， Ｉｎｃ．， Ｈｏｂｏｋｅｎ， Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ， ２^nd ｅｄｎ， ２００５）。ほとんど全ての都市用及び産業用の水及び排水の処理設備、ほとんどの地下水処理設備、及び、大小脱塩設備は、微生物、粘土、沈殿物、油及び他の有機及び無機溶質のような問題のある材料の除去のため、いくつかの濾過形式を使用する（Ｃｒｉｔｔｅｎｄｅｎ， Ｊ．， ｅｔ ａｌ． （２０１２） Ｗａｔｅｒ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ： Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ， ＭＷＨ， Ｈｏｂｏｋｅｎ， ＮＪ， ＵＳＡ）。

概して、流体濾過は、分離媒体を通した通過の相対速度により、水から対象とする浮遊固形物及び溶解固形物の分離及び除去を構成する。最も一般的な流体濾過システムは、以下の処理技術を組み合わせるものである。すなわち、粒状媒体濾過（たとえば、サンド、無煙炭、ガーネット、堅果の殻、不織布及び他の非反応性廃棄バイオマス）、イオン交換媒体濾過、吸着性媒体濾過（たとえば、粒状の活性炭またはＧＡＣ、ゼオライト、ポリマー及び有機粘度）、反応性媒体濾過（たとえば、緑砂酸化的濾過、バイオーサンド濾過、バイオ−ＧＡＣ濾過）、低圧膜濾過（たとえば、精密濾過及び限外濾過）、及び、高圧膜濾過（たとえば、ナノ濾過及び逆透過）、である。

多くの濾過プロセスは、濾過媒体においてまたは濾過媒体内で除去された材料の蓄積物によって限定される。たとえば、水サンプルから不純物を濾過するために膜が使用されるとき、無機微粒子、有機物質、及び／または生物学的微生物により膜が詰まり、または「汚染」されるため、流束は、経時的に次第に減少する。膜汚染は、深刻な流束または処理量減少を生じさせることが多く、プロセス効率及び生成された水の品質に影響する。実際、フィルター詰まり及びその軽減は、濾過品質、目的の濾過処理量の維持、エネルギー効率及びフィルター損傷における劇的影響のため、濾過技術の主要な動作的課題のまま依然として残されている。

フィルター詰まりは、濾過の間に生じる避けられない現象であるが、完全な交換が必要とされる前の定期的保守方針によって緩和され得る。特に、流束保守技術は、フィルターにおけるまたはフィルター内の可逆的汚染物及び堆積物を取り除くこと、及び／またはそれらの将来的な堆積を抑制することによって濾過流束を修復するために実現されるシステム工程として定義され得る。一般的な保守方法は、濾過水逆洗及び現場（ｉｎ−ｓｉｔｕ）化学洗浄（たとえば、腐食、酸化剤／殺菌剤、酸、キレート剤及び界面活性剤）のような、機械的及び化学的洗浄の可変の形式を含む（Ｌｉｕ， Ｃ．， ｅｔ ａｌ． （２００６） Ｍｅｍｂｒａｎｅ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｃｌｅａｎｉｎｇ： Ｆｒｏｍ Ａｒｔ ｔｏ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｐａｌｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ， Ｐｏｒｔ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＮＹ １１０５０， ＵＳＡ）。しかしながら、それぞれの保守反応は、システムダウンタイムの増加、商品化された濾過製品の消耗、高価な洗浄化学製品の消耗、厳しい洗浄方法によるフィルターの損傷、によりプロセスの効率に悪影響を及ぼす。現在、これらのフィルター保守技術は、予め定められた規準周期、強度及び継続時間を用いて実現され、所与の濾過工程内の空間的及び時間的変化にリアルタイムに適合され得ない。したがって、保守応答を最適化し、エネルギー要求及びライフサイクルパフォーマンスの実行時におけるフィルター汚染の影響を最小化するための、濾過ベースのプロセスの動作に適合性のあるプロセス制御技術の必要性がある。

多くの試みは、使用済みフィルターの除去及び交換の反応と関連付けられ、顕著なシステムダウンタイム及び大きなコストとなり得る。フィルターモジュール、フィルター媒体、イオン交換樹脂、または粒状の活性炭の有用な耐用年数は、所定の処理対象のための固有の環境状態及び水品質に基づく特定用途向けである。したがって、装置効率の最大化は、所定の用途におけるモジュール（複数可）の特定の作業に直接関連する情報に基づいたモジュール（複数可）の耐用年数を予測する必要性がある。これらの欠点及び他の欠点は、本開示において対処される。

以下の一般的説明及び以下の詳細な説明の両方が例示的且つ説明のためのものであり、特許請求として限定されるものではないことが理解される。提供されるのは、インテリジェント流体濾過管理のための方法及びシステムである。方法及びシステムは、濾過システムの１つまたは複数の膜と関連付けられた１つまたは複数のパラメータを監視することができる。１つまたは複数のフィルターの状態は、監視された濾過システムの１つまたは複数のパラメータに基づいて判定され得る。状態は、次のフィルター成熟（ｆｉｌｔｅｒ ｒｉｐｅｎｉｎｇ）または濾過準備（ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｒｅａｄｉｎｅｓｓ）の状態、検出されたフィルター成熟または濾過準備の状態、次の完全性欠落、検出された完全性欠落、次の透過性損失、検出された透過性損失、及びこれらの組み合わせ等、の１つまたは複数を備え得る。１つまたは複数の保守手順は、判定された状態に基づいて実行され得る。１つまたは複数の保守手順は、フィルター洗浄手順、フィルター分離手順、フィルター修復手順、フィルター交換手順及びフィルター固定手順の１つまたは複数を備え得る。

１つの態様において、濾過管理システムは、定圧動作の間の流体濾過処理量の変化、及び、一定濾過処理量動作の間の圧力変化、の少なくとも１つを監視することができる。汚染メカニズムは、濾過処理量の変化及び圧力変化の少なくとも１つに基づいて判定され得る。汚染メカニズムは、１つまたは複数の所定の汚染モデルによる、濾過流れにおける変化、または、圧力変化の数学的分析の実行によって判定され得る。１つまたは複数の所定の汚染モデルは、ハーミアモデル（Ｈｅｒｍｉａ’ｓ ｍｏｄｅｌ）、変形ハーミアモデル（ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｈｅｒｍｉａ’ｓ ｍｏｄｅｌ）及び直列抵抗モデル（ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ−ｉｎ−ｓｅｒｉｅｓ ｍｏｄｅｌ）の１つまたは複数を備え得る。洗浄プロトコルは、決定された汚染メカニズムに基づいて選択され得る。洗浄プロトコルは、洗浄方法及び洗浄方法に関連付けられた１つまたは複数のパラメータの選択を備え得る。

１つの態様において、濾過システムは、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間を流れる流体に圧力を付加するように構成された圧力ポンプを備え得る。濾過システムは、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆された膜を横切って流れる流体と関連付けられた少なくとも１つのパラメータを決定するように構成された流量センサをさらに備え得る。濾過システムは、第１のチャンバから第２のチャンバへと流れる流体の圧力測定値を決定するように構成された圧力センサを備え得る。さらに、濾過システムは、圧力測定値に基づいて、第１の所定時間、第１のチャンバから第２のチャンバへと膜を横切って流れる流体において圧力ポンプに定圧を付加させるように構成された濾過管理システムを備え得る。濾過管理システムは、少なくとも１つのパラメータに基づいて、第２の所定時間、圧力ポンプに膜を横切って流体の流れを逆流させるように、さらに構成され得る。

付加的な利点は、以下の、または実施により理解され得る詳細な説明において部分的に説明される。利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘される要素及び組み合わせにより理解され且つ実現される。前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明の両方が例示的且つ説明のためのものにすぎず、特許請求として限定するものではないことが理解される。

組み込まれて本明細書の一部を構成する添付の図面は、実施形態を示し、詳細な説明と共に本方法及びシステムの原理を説明する役割を果たす。

膜処理の一定処理量可変供給圧力動作の代表的概略図を示す。 膜処理の定圧可変流束動作の代表的概略図を示す。 濾過管理システムの代表的概略図を示す。 逆洗に先立つ前方濾過の間の代表的流束形状を示す。 濾過管理システムを動作させるための例示的方法を示すフローチャートを示す。 濾過管理システムのための代表的フローチャートを示す。 制御モードにおいて濾過管理システムを動作させるための例示的方法を示すフローチャートを示す。 濾過管理システムの制御モード動作のための代表的フローチャートを示す。 流束のステップ変化に応じて濾過管理システムを動作させるための例示的方法を示すフローチャートを示す。 流束のパルス変化に応じて濾過管理システムを動作させるための例示的方法を示すフローチャートを示す。 継続時間ｔ_pのパルスイベントに対する濾過管理システムの応答の代表的概略図を示す。 濾過管理システムを動作させるための例示的方法を示すフローチャートを示す。 異なる汚染メカニズムのための解決策及び特定の観測された粒子汚染メカニズムを決定するための適合テストによる流束対時間曲線を示す。 濾過管理システムを動作させるための例示的方法を示す別のフローチャートを示す。 濾過管理システムを利用する実験結果を示す。 濾過管理システムを利用する実験結果を示す。 開示された方法及びシステムが動作できる例示的コンピューティング装置を示す。

本開示の付加的な利点は、以下の詳細な説明の部分において説明され、部分において詳細な説明から明らかとなり、または、本開示の実施により理解され得る。本開示の利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘される要素及び組み合わせによって理解され且つ実現される。前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明の両方が例示的且つ説明のためのものにすぎず、特許請求として本方法及びシステムを限定するものではないことが理解される。

本開示は、本方法及びシステムに係る以下の詳細な説明及びそれに含まれる例の参照によってより容易に理解され得る。

本複合物、構成、製品、システム、装置及び／または方法が開示され、説明される前に、それらは、その他のものが特定されない限り特定の合成した方法に限定されるものではなく、または、その他のものが特定されない限り特定の試薬に限定されるものではなく、当然のことながら、変化し得るようなものであることが理解される。さらに、本明細書において使用される専門用語は、特定の態様を記載する目的のためのものにすぎず、限定することを意図されないことが理解される。実際においてまたは本開示の試験において、本明細書において記載されたものと類似または同等の任意の方法及び材料が、使用され得るものであり、例示的方法及び材料がここで説明される。

本明細書において記述される全ての刊行物は、刊行物が引用されたものに関連して、方法及び／または材料を開示し且つ説明するために参照により本明細書に組み込まれる。本明細書において記載される刊行物は、本願の出願日前に、単にそれらの開示のために提供される。本明細書において、先行する開示により本開示がこうした刊行物に先行する権利がないことを許容するものとして解釈されるものではない。さらに、本明細書において提供された公開日は、実際の公開日とは異なり得るものであり、別途確認を要し得る。

本明細書及び添付された特許請求の範囲において用いられるように、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈が明確にその他のものを指示しない限り、複数の参照を含む。したがって、たとえば、「膜（ａ ｍｅｍｂｒａｎｅ）」、「バルブ（ａ ｖａｌｖｅ）」または「センサ（ａ ｓｅｎｓｏｒ）」、に対する参照は、２つまたはそれ以上のこうした膜、バルブまたはセンサ等を含む。

範囲は本明細書において、「おおよそ（ａｂｏｕｔ）」１つの特定の値から、及び／または「おおよそ」別の特定値までとして表現され得る。こうした範囲が表現されるとき、さらなる態様は、１つの特定値から及び／または他の特定値までを含む。同様に、前述の「おおよそ（ａｂｏｕｔ）」の使用により、値が近似として表現されるとき、特定値がさらなる態様を形成することが理解される。範囲のそれぞれの端点が他の端点に対する関係において、及び他の端点とは独立して顕著であることがさらに理解される。本明細書に開示される多数の値が存在し、それぞれの値が本明細書において値そのものに加え、「おおよそ（ａｂｏｕｔ）」の特定値としてさらに開示されることも理解される。たとえば、値「１０」が開示される場合、次いで「おおよそ１０」も開示される。２つの特定のユニットの間のそれぞれのユニットがさらに開示されることも理解される。たとえば、１０及び１５が開示される場合、次いで１１、１２、１３及び１４も開示される。

本明細書において使用されるように、「選択的な（ｏｐｔｉｏｎａｌ）」または「選択的に（ｏｐｔｉｏｎａｌｌｙ）」という語は、次いで記載されたイベントまたは状況が生じ得るまたは生じ得ないものであり、記載がそのイベントまたは状況が生じる事例とそれが生じない事例とを含むことを意味する。

本明細書において使用されるように、「流体」は、連続的に変形し、または付加されたせん断応力の影響下に流れる任意の物質に関する。限定されるものではないが、流体は、液体、気体及びプラズマを含む。

本明細書において使用されるように、「フィルター」は、流体から不純物を取り除くための任意の半透過性の遮断部または多孔質装置に関する。限定されるものではないが、流体フィルターは、膜またはこし器、ひとまとめにされた媒体ベッド、流動化された媒体ベッド、膜生物反応器、及びイオン交換システムを含んでも良い。限定されるものではないが、濾過分離メカニズムは、サイズ除去、吸着、優先的溶解／拡散、電磁引力／反力、静電引力／反力、化学反応またはこれらの組み合わせを含む。

本明細書において用いられるように、「汚染（ｆｏｕｌｉｎｇ）」は、フィルター表面またはフィルター孔内及び空洞空間における有機物質及び無機物質の堆積物に関する。限定されるものではないが、汚染は、本明細書において記載された流体濾過システムフィルタにおける、無機粒子（たとえば、粘土、ミネラル、金属等）、混合しない炭化水素（たとえば、油及びグリース）、溶解有機分子及び沈殿有機分子、及びバクテリアまたは藻の堆積または吸着を含む。

本明細書において使用されるように、「供給流れ（ｆｅｅｄ ｓｔｒｅａｍ）」は、濾過可能な溶質及び／または微粒子物質を備えた任意の水または非水流体に関する。

本明細書において使用されるように、「透過流れ（ｐｅｒｍｅａｔｅ ｓｔｒｅａｍ）」は、圧力駆動または重量濾過装置によりフィルターを通して方向付けられた供給流れの任意の割合（ｆｒａｃｔｉｏｎ）に関する。

本明細書において使用されるように、「流束（ｆｌｕｘ）」は、フィルターのユニットエリアを横切って流れる流体に関する。限定されるものではないが、流束は、透過流束または引き流束であり得る。

明確にその他のことに言及しない限り、本明細書において説明される任意の方法は、そのステップが特定の順序で実行されることを要求するものとして解釈されることを全く意図しない。したがって、方法クレームが実質的にそのステップに先立つ順序を記載せず、または特許請求の範囲または明細書においてステップが特定の順序に限定されることについてその他特に言及しない場合、順序が任意の関係において推定されることを意図するものではない。これは、ステップまたは動作的フローの構成に関する論理事項、文法的組織または句読点から生じる明白な意味、及び本明細書において記載された実施形態の数または形式を含む、解釈のための任意の可能な非表現ベースを保持する。

本明細書に開示された構成が特定の機能を有することが理解される。本明細書に開示されたものは、開示された機能を実行するための特定の構造的要求であり、開示された構造に関連した同じ機能を実行し得る様々な構造が存在し、これらの構造が概して同じ結果を達成することが理解される。

Ａ．半透過性膜
１つの態様において、開示された方法及びシステムは、溶体または液体懸濁液から溶質及び懸濁粒子を取り除くための分離障壁として膜を使用する圧力駆動された濾過プロセスに関する。１つの態様において、膜は、半透過性膜であり得る。

半透過性膜は、溶解または分散された物質を供給流れから分離するために使用され得る。分離工程は、溶解または分散された物質の透過が妨げられる間に半透過性膜を通して溶剤相の透過に影響を与えるように、供給溶体を圧力により半透過性膜の１つの表面との接触へと運ぶことを含み得る。

半透過性膜は、ポリマー、セラミックスまたは金属で作られ得る。これらのポリマーの、セラミックスの、または金属の膜は、平らなシートモジュール、板及びフレームモジュール、螺旋状に巻かれたモジュール、管状モジュール、中空ファイバーモジュール、及びこれらの組み合わせ等のような多くの可能な組み合わせ（形式ファクター）を有する要素及びモジュール内へとひとまとめにされ得るものである。さらに、これらの半透過性膜は、幅広い範囲の選択性及び透過性を示すために全て合成され、本質的に精密濾過（ＭＦ）及び限外濾過（ＵＦ）ナノ濾過（ＮＦ）及び逆透過（ＲＯ）までの範囲を占める。

ＲＯ及びＮＦ膜の両方は、全体として「複合材膜」と称される、多孔質サポートに対して固定された薄いフィルム識別層を備える。ＭＦ及びＵＦ膜は、複合材構成をさらに備え得る。多孔質サポートは、物理的強度を提供し得るが、多孔質サポートは、その多孔性のため、流れに対して少しの抵抗を付加し得る。一方、薄いフィルム識別層は、より少ない多孔質であり、溶解または分散された物質の分離の主要な手段を提供し得る。したがって、薄いフィルム識別層は、ほとんど所定の膜の「阻止率」、阻止された特定の溶解または分散物質（たとえば、溶質）及び「流束」、溶剤が膜を通過するユニットエリア毎の流量のパーセンテージ、に影響する。

半透過性膜は、有機及び無機複合物と同様、異なるイオンに対するそれらの透過度に関して変化する。たとえば、「拡散膜」（たとえば、ＮＦ及びＲＯ）は、２００ダルトンより上の分子量を備えた変化しない溶質と同様、ソジウム及び塩化物を含む実際に全てのイオンに対して比較的不透過である。したがって、ＲＯ膜は、ＲＯ膜のソジウム及びイオンの阻止率が通常おおよそ９０パーセントより高いため、産業、商業または生活用水のために高度に精製された水を提供するため、汽水または海水の脱塩のために幅広く用いられる。逆に、「低圧膜」（たとえば、ＭＦ及びＵＦ）は、比較的多孔質となり得るものであり、したがって、コロイド及び微粒子物質を取り除くために使用される（たとえば、ＭＦの場合おおよそ０．１μｍからおおよそ１０μｍまで、ＵＦの場合０．０１μｍから０．１μｍまで）。ＭＦ及びＵＦは、粒子及び病原菌除去、ＮＦ／ＲＯ予備処理、及び化学的合成浄化等のため、都市及び産業処理用途の両方において使用され得る。

ＭＦ及びＵＦ膜は、形状の範囲において無機または高分子物質のいずれかで構成され得る。膜は、たとえば、管状構成、板及びフレーム構成、螺旋状に巻かれた構成、中空ファイバー構成、及びその組み合わせ等のような様々なモジュール構成において構成され得る。高分子ＭＦ及びＵＦ膜は、たとえば、酢酸セルロース、ポリビニリデンフッ化物、ポリアクリロニトリル、ポリプロピレン、ポリスルホン及びポリエーテルスルホンのような様々な高分子から構成され得る。高分子膜は、様々な形式ファクターで比較的経済的に生産され得るが、適正（ｍｏｄｅｓｔ）ｐＨ、温度及び化学的許容値に関して狭い動作範囲に制限され得る。アルミナ、ジルコニア及びチタニアのような物質で作られるセラミック膜は、高温または厳しい洗浄化学物質の作用を示す状態が要求され得る用途において使用され得る。

ＭＦ及びＵＦ膜は、逆洗またはバックフラッシュによって現場汚染制御を可能とするように対称な孔構造で構成され得る。本明細書において使用されるように、「逆洗」または「バックフラッシュ」は、機械的に及び／または透過圧的に駆動され得る、前方濾過膜透過圧力より大きい圧力差を付加することによって透過流れの方向を逆流させることに関する。限定されるものではないが、逆洗は、透過液、精製された水または酸、苛性及び／またはオキシダーゼのような補足化学物質の追加により化学的に改良された透過液の使用を含む。

さらなる態様において、インテリジェント流体濾過管理プロセスは、薄いフィルムコーティングを用いず、ＭＦ膜、ＵＦ膜、ＮＦ膜、ＲＯ膜、前方透過膜、及び圧力遅延化透過膜を用いて使用されても良い。さらに、インテリジェント流体濾過管理プロセスは、セラミック及び高分子の膜を用いて使用されても良い。さらなる態様において、半透過性膜は、管状構成、板及びフレーム構成、螺旋状に巻かれた構成、中空ファイバー構成または膜生物反応器構成において使用される。

さらなる態様において、インテリジェント流体濾過管理プロセスは、本明細書に記載の膜ベースの態様を反映する濾過及びフィルター保守のメカニズムによる、砂濾過混合媒体濾過、イオン交換、粒状の活性炭、及び臨界カートリッジ及び螺旋状に巻かれた濾過システムのような、非膜ベースの濾過、イオン交換、及び活性炭システムを用いて使用されても良い。

Ｂ．流体濾過管理システム
図１は、濾過管理システム１０５が管理する例示的濾過システム１００を示す。１つの態様において、本開示は、第１のチャンバ１１５及び第２のチャンバ１２０の間を流れる流体に圧力を付加するように構成された圧力ポンプ１１０を備えた濾過管理システム１００に関する。濾過管理システム１００は、第１のチャンバ１１５及び第２のチャンバ１２０の間に被覆された膜１３０を横切って流れる流体と関連付けられた少なくとも１つのパラメータを決定するように構成された流量センサ１２５をさらに備え得る。濾過システム１００は、圧力ポンプ１１０及び流量センサ１２５に結合され、第１のチャンバ１１５から第２のチャンバ１２０へと流れる流体の圧力測定値を決定するように構成された圧力センサ１３５をさらに備え得る。さらに、濾過システム１００は、圧力ポンプ１１０、流量センサ１２５及び圧力センサ１３５と連通した濾過管理システム１０５を備え得る。濾過管理システム１０５は、圧力センサ１３５からの圧力測定値に基づいて第１のチャンバ１１５から第２のチャンバ１２０へと流れる流体において圧力ポンプに第１の所定時間定圧を付加させるように構成され得る。濾過管理システム１０５は、少なくとも１つのパラメータに基づいて圧力ポンプ１１０に定圧で第２の所定時間膜１３０を横切って流体の流れを逆流させ得る。

精密濾過（ＭＦ）、限外濾過（ＵＦ）、ナノ濾過（ＮＦ）、及び逆透過（ＲＯ）のような圧力駆動された膜濾過プロセスは、溶体または液体懸濁液から溶質及び懸濁粒子を取り除くための分離障壁として半透過性膜を使用する。膜透過圧力（ＴＭＰ）差の付加は、膜を横切る溶剤の流れを生じさせる一方で、溶質または粒子を供給において保持する。

膜を横切るきれいな溶剤流量（または流束）は、流束（膜の単位断面積当たりの体積流量）が付加圧力差に線形的に比例することを示すダルシーの式によって制御され得る。

濾過プロセスの間、膜によって保持される溶質及び粒子は、膜表面において蓄積され得る。膜表面において構築する溶質濃度のメカニズムは、濃度分極と称され得る。膜表面における溶質濃度の上昇は、膜を横切る溶剤流れへと向かう付加的な抵抗へと至り得る。これらの抵抗は、濾過または透過流束を減少させ得る。少しの関連した抵抗上昇及び続く流束減少のメカニズムは、テーブル１に要約される。
テーブル１

流束低減メカニズムの多様性は、異なる形式の膜要素、モジュール及び膜濾過システムのための透過流束の異なる形式の時空間的変化に至り得るものである。テーブル１において記載されたそれぞれのメカニズムは、流束低減動作の異なる形式の時間依存性となり得る。経時的に、さらなる溶質が膜上に蓄積し得る。溶質の蓄積物は、膜を横切る溶剤流れに対する全体の抵抗を増加し得るものであり、経時的に濾過流束における減少を生じさせる。管状モジュール、板及びフレームモジュール、螺旋状に巻かれたモジュール、中空ファイバーモジュール、または膜生物反応器モジュールのような多くの形式の商業的スケールの接線流膜要素及びモジュールにおいて、膜における溶質堆積の範囲は同様に空間的に変化し得る。したがって、流束の時間依存変化と共に、それぞれの形式の膜モジュールまたは要素に沿った流束の局所化された空間変化も存在し得る。たとえば、ＮＦ及びＲＯ膜のための流束損失形状は、リード（ｌｅａｄ）要素の有機汚染を示し得る。リード要素の有機汚染は、固形物構成による漸次的流束損失によって特徴づけられ得る。さらに、ＮＦ及びＲＯ膜のための流束損失形状は、テール（ｔａｉｌ）要素における無機スケーリングを示し得るものであり、これは、無機沈殿及び完全な孔遮断による動的且つ突然の流束損失によって特徴づけられ得る。

異なる流束減少メカニズム、様々な形式のモジュール及び要素形状、複合供給化学物質及び膜プロセスの商業用途における構成は、動作的及びプロセス制御アルゴリズムとして実現され得る流束減少及び膜汚染の一般的メカニズム的モデルを発展させることを困難にし得る。膜濾過システムのプロセス制御は、膜濾過システムからの一定な体積処理量の維持を含み得る。言い換えると、膜モジュールからの平均的透過流束は、プロセスの間監視され得る。処理量におけるいくらかの減少が存在する場合、制御アルゴリズムは、流束を所望の設定点で維持するため、（付加されたＴＭＰのような）駆動力（付与付加されたＴＭＰのような）を増加させ得る。この動作的原理は、任意の流束減少メカニズムを完全に無視し、精密濾過から逆透過及び膜形式（セラミックまたは高分子）までの範囲を占める全ての形式の圧力駆動膜分離プロセスのために使用される。

図２は、時間に対する膜要素の供給側における付加圧力の変化を概略的に示す。付加圧力は、膜要素を通る一定の透過流束を維持するように増加される。付加圧力は、濾過の間の異なる汚染メカニズムが全体の膜透過性を低減させるときに連続的に増加する。付加圧力が濾過サイクル、ｔ_fの間最大の閾値Ｐ_maxに至るとき、濾過は停止され、膜洗浄メカニズムが開始される。いくつかの適用において、濾過サイクルは、連続的なサイクルの間のｔ_fを一定にした、固定されたタイマーによる。このような場合、最大付加圧力Ｐ_maxは、濾過サイクルの間で変化し得る。洗浄メカニズムは、膜処理と同様膜要素の形式によって異なり得るものであり、逆洗（ＢＷ）から、化学的に改良された逆洗（ＣＥＢ）、透過緩和（ＰＲ）、圧力パルス（ＰＰ）、空気洗浄（ＡＳ）、化学的パルス（ＣＰ）、供給流れ逆転（ＦＦＲ）、現場洗浄（ＣＩＰ）、及びこれらの組み合わせ等の範囲を占め得る。洗浄メカニズムの動作に続いて、膜要素の透過性が部分的に回復される。透過性の修復された部分は、濾過サイクルの間の膜要素の可逆汚染に起因し、透過性の修復されない部分は、不可逆の汚染による。一定処理量モードの動作において、膜要素の不可逆透過性損失の部分は、動作の間の高圧による膜要素の圧縮によりさらに引き起こされ得る。さらに、濾過プロセスのエネルギー要求は、圧力上昇が濾過システムを上昇させるに至る電力を要するため、時間に依存する。

定圧可変の処理量動作モードにおいて、ＴＭＰは、最初に設定され得るものであり、透過流束は、濾過サイクルの間、様々な流束減少メカニズムにより、時間と共に減少する。２つの動作のモードがあり得る。すなわち、（ｉ）固定濾過時間モード、ここで、前方濾過時間、ｔ_fは、一定であり、（ｉｉ）固定流束減少モード、ここで、流束は、洗浄メカニズムが駆動される前に最小値、Ｊ_fに至るのを可能とされる。洗浄後、流束修復は、不可逆の膜汚染のため不完全であることが多い。

図３は、膜処理の定圧可変流束動作を示す代表的概略図を示す。鉛直軸線は流束を示す。影付き領域は、不可逆の透過性損失を示す。動作する濾過システムのモードは、一定処理量（ＣＴ）可変膜透過圧力（ＴＭＰ）モードとなり得るものであり、ここで、膜を横切る一定透過処理量を維持するため、圧力は漸次的に増加する。このプロセス制御の実施態様は、供給圧を調整するために処理量及び圧力制御メカニズムを記録するための流量計測装置を要し得る。この形式のプロセス制御は、比例積分微分（ＰＩＤ）制御ループの問題を有し得るものであり、すなわち、プロセス制御は、反応性（フィードバック制御メカニズム）となり得るものであり、一定パラメータに基づき得るものであり、膜流束減少の実際のメカニズムに基づかず、最適なまたは適応する制御を提供しない。

膜処理の観点から、上記のＰＩＤ制御ループの問題は、流束設定点の決定にある。流束設定点が最初の流束、Ｊ₀である場合、これらの段階の間、流束減少がかなり急速となり得るため、濾過の最初の段階の間、圧力は、過度に顕著に増加し得る。こうした圧力増加は、膜をかなり顕著に圧縮し得る。

動作のＣＴモードにおけるＰＩＤ制御ループによる第２の問題は、供給における汚染濃度の急上昇に関する。こうした急上昇が膜に当たるとき、流束は、突然低下する。こうした突然の流束減少に応じて、ＰＩＤ制御ループは、流束を一定に維持するために圧力の増加を試みることができる。質量移動制御形態における膜プロセス動作において、流束は付加圧力により線形に反応しないかもしれない。したがって、圧力は、流束の比較的小さな改善を実現するために顕著に増加され得る。さらに、こうした流束の改善は、高い透過抗力がさらに溶質を膜表面へと力を付加するとき、または膜の孔へと埋め込むとき、膜を通る低減された透過性を犠牲にし得るものであり、膜をさらに積極的に汚染する。場合によっては、上昇された供給圧は、増加された軸線方向の圧力低下によって膜において質量移動を促進し得るものであり、交差流を増す。したがって、供給溶質濃度の急上昇に応じて上昇する圧力は、膜プロセスにおける流束制御の堅実な手法ではない。

膜要素における流束減少は、濾過プロセスの間に生じる汚染を明らかとし得る。流束減少は、膜汚染及び性能損失の直接的且つ明確な指示とみなされ得る。大規模の商用濾過動作の間、流束減少が追跡され得る場合、次いでこの情報は、膜プロセスのための制御及び動作的構造を向上させるために適合され得るものであり、インテリジェントに、ａ）濾過プロセスの間の汚染の支配的メカニズムを評価することができ、ｂ）一度汚染の臨界レベル及び流束減少が観測されると、洗浄メカニズムを自動的に開始することを学習することができ、ｃ）所定の供給水品質及びプロセス構成のために最も経済的動作的形態に適合させることができ、ｄ）意図しない最悪な供給水汚染レベルの急上昇の間、プロセスが停止したとしても供給水品質における突然の変動に対して動的に応答することができ、ｅ）エネルギー消費を低減させることができ、ｆ）逆洗及び現場洗浄のようなシステム保守の様々な態様の間で自動的に循環させることができ、ｇ）膜の耐用年数を延ばすことができ、水処理コストを最適化させることができ、且つこれらの組み合わせ等が可能となる。

透過流束は、膜濾過の間の付加圧力（駆動力）によって生じる。言い換えれば、付加圧力は、要因であり、流束は効果である。定圧（ＣＰ）動作モードにおいて、駆動力は、一定のままであり、次の流束変化は、いかに異なる汚染抵抗が経時的に構築されるのかを単純に示し、固定された駆動力の影響によりこうした流束減少に至る。しかしながら、動作の一定処理量（ＣＴ）モードにおいて、駆動力自体は、流束の変化に応じて変化する。駆動力の変化は、プロセス力学を、異なる動作圧力により付加的なメカニズムが引き起こされ得る形態へと変化させ得る。汚染メカニズムの本変更の共通の例は、いくつかの形式のタンパク質及びポリマー濾過の間の臨界ＴＭＰ差より上の透過性圧力制御とゲル層制御との間の遷移である。閾値圧力より下において、ポリマー溶体は、ゲル化せず、濃度分極の支配的メカニズムは、透過性圧力構築である。しかしながら、ゲル濃度のための臨界圧力が実現される場合、流束減少の支配的メカニズムは、ゲル層の成長となる。

動作の定圧（ＣＰ）モードは、流束減少によるプロセス制御構造においてキー信号として使用され得る。定圧モードは、圧力及び流束の間の因果関係における変化を避けることができる。

ここで、動作の定圧モードにより、膜を備える濾過システムにおいて逆洗を開始させる提案されたインテリジェント濾過管理システムの態様が開示される。ここで開示は、所定の駆動力（ＴＭＰ）及び供給状態による濾過システムの動作についての適した情報の収集のため、いかに流束減少パターンの流れが可能とされ得るか、いかにその情報が、突然の処理量の変化に応じて逆洗またはＣＩＰを開始する濾過システムの性能を調整するために且つ動作のＣＰモードを動作のＣＴモードから識別するために使用され得るのか、を示す。しかしながら、他の濾過システムが想定される。

膜濾過システムが最初のＪ₀の流束で動作を開始すると仮定すると、これは最初のΔＰ₀のＴＭＰに対応する。前方濾過サイクルの間、流束は経時的に変化し、この変化は固定されたΔｔの時間間隔で記録される。ｔ_fの前方濾過時間の後、逆洗サイクルが開始される。逆洗の間、濾過サイクルの間に収集された透過の部分は、膜を通して透過側から供給側へと押し戻される。逆洗流束、Ｊ_BWは、前方濾過流束より大きくなり得るが、逆洗の継続時間ｔ_BWは、前方濾過時間より短くなり得る。この形式の逆洗は、セラミック膜ベースの濾過動作の間に使用され得る。

図４は、２つの連続的な濾過サイクルの間の流束対時間形状を中間逆洗と共に概略的に示す。流束は時間とともに減少し、濾過サイクルの間の透過（または濾過）の累積的産出は、

であり、ここで、Ａ_mは、膜エリアであり、最後の表現は、台形公式を用いて統合された固定時間間隔（Ｎ間隔が存在）における流束の離散化された計測に基づく。

逆洗の間に吸収される透過の全体積は、

である。

次に、逆洗率は、

として定義される。

逆洗による濾過動作のため、従来の目的のｒ_BW＜０．２で、可能な限り小さな逆洗率を有すると好適である。膜装置からの純生産水処理量は、

である。

濾過サイクルの間の流束減少の比率は、

で与えられる。

流れ計測装置が規則的な一定間隔で流束を記録する場合、次いで流束減少の比率は、それぞれの時間瞬間、ｔ_i（瞬間的減少）において、

として示され得る。

式（１）及び（６）は、同じ一連の時間依存の透過流束の積分及び微分をそれぞれ示す。

さらなる精査なく、これらの流束計測を用いた比例積分微分（ＰＩＤ）形式の制御アルゴリズムの構成を示し得る。こうした手法は、所望の流束となり得るものであり、且つ所定の流束計測の設定点からの偏差に基づいた設定点の定義を要し得るものであり、制御変数（概して付加圧力）を調整し、設定点からの流束の偏差を最小化する。これは先に、一定処理量（ＣＴ）可変圧力モデルと言及した手法である。

本明細書において上述したように、ＰＩＤ制御メカニズムは、２つの主要な問題を抱える。最初に、流束設定点の決定である。設定点が最初の流束、Ｊ₀である場合、この段階の間流束減少がかなり急速であるため、圧力は、濾過の最初の段階の間、過度に急速に上昇する。こうした圧力上昇は、膜をかなり顕著に圧縮し得る。第２の懸念は、供給における汚染濃度の突然の急上昇に関し、流束を突然低下させることである。ＰＩＤ濾過管理システムにおいて、圧力は、流束の比較的小さな改善を実現させるため、顕著に上昇されることを要する。これは、さらに溶質を膜表面へと促すより高い透過抗力により引き起こされた増加された汚染のため、同様に透過性を低下させ得る。

１．定圧可変処理量動作モード
動作の定圧可変処理量モードは、これらの２つの形式の動作の間のプロセスの電力消費を考慮する場合、動作の一定処理量可変圧力モードとは範囲が多少異なる。所定のプロセスの電力消費は、

によって与えられる水馬力に関連し得る。

定圧動作のため、Ｊ＝Ｊ（ｔ）、ここで、一定処理量動作のため、ＴＭＰ差は時間の関数である。２つのモードにおいて動作される濾過システムの電力出力における鍵となる差は、定圧動作のため、濾過サイクルの間流束が減少するときに、電力消費が上昇しない（一定のまままたは減少）ことであり、一方で、一定処理量動作のため、電力消費は、濾過サイクルの間減少する。ＣＴ動作の間の電力消費の増加は、より劣る透過可能濾過障壁を通して、一定の割合で透過を押し出すための付加的な駆動電力の生成に関する。

ほとんどの商用膜要素及びモジュールにおいて、濃度分極、汚染及び粒子堆積物の範囲は、モジュールの長さに沿って軸線方向に変化する。こうした変化はモジュールまたは要素の異なる位置における流束減少の異なる範囲を生じさせる。モジュールからの処理量は、膜エリアにより増加されたモジュールに沿った空間的に平均化された透過流束を示す。モジュール内の局所的な透過流束は、汚染メカニズムによって変化する。多くの用途において、汚染はモジュールの下流位置においてより深刻であり、これらの位置から流束を低下させる。多くのこれらのモジュールにおいて、汚染の範囲を制限するために接線流が使用される。いくつかの用途において、モジュールの一端の過度の非対称汚染を防ぐため、供給逆流（ＦＦＲ）が使用され得る。

商用モジュールにおける膜汚染のメカニズムにかかわらず、多くのモジュール及び部品は、非対称に汚染され、部品は、その部分のみが広い範囲で不可逆的に汚染されたときに交換を要することが多い。膜要素の非対称汚染は、接線流濾過システムの質量移動特性の結果である。低圧可変処理量及び一定処理量可変圧力モードを使用する商用規模の膜要素の動作がいかに異なる範囲の部品の非対称汚染へと至り得るのかを探求することは興味深い。

汚染は膜の下流端で開始し、膜のこれらの領域において透過性の低下を生じさせる。濾過修復は、これらの領域から減少する。定圧動作において、より低い透過は、定常状態プロセスの間の体積接線流を減少させる。交差流の速度が上昇するとき、軸線方向の摩擦も損失する。上昇された交差流が質量移動に対して有益であり、いくつかの形式の膜プロセスにおいて汚染層の除去に至る一方、より高い交差流は概してモジュールにおけるより高い軸線方向の圧力低下と関連付けられる。このプロセスは、全体の駆動圧が増加するとき、動作の一定処理量モードの間悪化し、一方で膜の損失透過性の部分は軸線方向の流れ成分をより積極的に増加させる。こうして、濾過の生産またはモジュールからの透過は、この形式の動作において一定のままであるが、生産は、要素の先端における膜の汚染されない領域から大きく増加された透過による。これらの位置からのより高い透過は、透過抗力を増し、したがって、膜のこれらの部分における汚染物の蓄積を増す。最後に、膜が詰まりつつも供給においてより高い駆動圧力が付加されるとき、軸線方向の流れが増し、モジュールに沿った摩擦的圧力低下を増す。この全体の結果は、一定の処理量可変圧力モードで動作されたときの膜処理のより高い運転コストである。

さらなる態様において、少なくとも１つのパラメータに基づいて圧力ポンプに定圧を反転させることは、決定された少なくとも１つのパラメータを少なくとも１つの閾値と比較することを備える。さらなる態様において、少なくとも１つのパラメータは、流体の流速、流体の流速の変化率、所定時間、膜を通して透過する流量、の１つまたは複数である。

さらなる態様において、濾過システムは、定圧を付加するために時間を調整することと、定圧を反転させるために時間を調整することと、の少なくとも１つのために構成されたタイマーをさらに備え得る。

さらなる態様において、第１の所定時間及び第２の所定時間の１つまたは複数が一定値である。さらなる態様において、第１の所定時間及び第２の所定時間の１つまたは複数が所定の式に基づいて決定される。

さらなる態様において、反転される圧力は定圧である。

２．圧力ポンプ
様々な態様において、濾過システムは、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間を流れる流体において圧力を付加するように構成された圧力ポンプを備える。圧力ポンプは、膜がそれを通る不純物の通路を阻止すると共に、膜を通して流体を押し出すのに必要とされる圧力を供給する。精密濾過及び限外濾過は、おおよそ３ｐｓｉからおおよそ５０ｐｓｉまでの範囲内で動作し得るものであり、これはナノ濾過及び逆透過膜よりかなり下方である（おおよそ２００ｐｓｉからおおよそ１，２００ｐｓｉ）。

３．流量センサ
様々な態様において、濾過システムは、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆された膜を横切って流れる流体と関連付けられた少なくとも１つのパラメータを決定するように構成された流量センサを備える。流体流量センサは、濾過システムにより記録された瞬間的及び平均流束を示すように設計されても良い。一時的流束計測は、次いで制御プロセスのために必要な積分及び微分流束時間を計算するために使用されても良い。

４．圧力センサ
様々な態様において、濾過システムは、圧力センサを備える。圧力センサは、第１のチャンバを第２のチャンバから分離する膜を横切る流体の流れの圧力測定値を決定するように構成され得る。圧力センサは、計測される流体が保持されないように構成されても良い。さらなる態様において、圧力センサは、膜及び圧力検知区分を備え、これは膜内で流れる流体の圧力を検知する。さらなる態様において、圧力センサは、膜とは別個である、及び／または膜から分離している。

５．濾過管理システム
１つの態様において、濾過システムは、濾過管理システムを備え得る。１つの態様において、濾過管理システムは、圧力ポンプ、流量センサ及び圧力センサと連通する。濾過管理システムは、圧力測定値に基づいて第１のチャンバから第２のチャンバへと流れる流体において、圧力ポンプに第１の所定時間定圧を付加させるように構成され得る。さらに、濾過管理システムは、少なくとも１つのパラメータに基づいて、圧力ポンプを第２の所定時間、定圧で反転させ得る。反転された圧力は、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で膜を横切って逆流方向に移動させるために流体の流れを生じさせる。反転された圧力も定圧となり得る。

Ｃ．トレーニングモードにおける流体濾過管理システムの動作方法
図５は、濾過管理システムの方法５００を示す。ステップ５０１において、第１のチャンバから第２のチャンバまでの間を流れる流体に定圧が付加され得る。１つの態様において、定圧は圧力ポンプによって付加され得る。１つの態様において、流体が第１のチャンバから第２のチャンバへと膜に透過するのを可能とするように、膜は、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆され得る。

ステップ５０２において、第１のチャンバから第２のチャンバへと膜を横切る流体の流れに関連付けられる少なくとも１つのパラメータが決定され得る。１つの態様において、流量センサは、少なくとも１つのパラメータを決定し得る。１つの態様において、少なくとも１つのパラメータは、流体の流速、流体の流速の変化率、所定時間、膜を通して透過する流量、膜において形成された汚染、の１つまたは複数である。１つの態様において、膜において形成される汚染は、膜の導電率の計測を介して決定され得る。別の態様において、膜において形成される汚染は、膜表面の現場外観検査を介して決定され得る。

ステップ５０３において、定圧は、決定された少なくとも１つのパラメータの少なくとも１つの閾値に対する比較に基づいて反転され得る。１つの態様において、濾過管理システムは、閾値に至ったときに圧力ポンプを定圧で反転させ得る。１つの態様において、反転された圧力は一定レベルで付加され得るものであり、所定の式に基づいて決定され得る。１つの態様において、反転された圧力は、所定時間付加され得る。所定時間は、少なくとも１つの計測されたファクターに基づき得る。計測されたファクターは、それぞれのサイクルにおいて膜上に成長した汚染量であり得る。反転された圧力が所定時間流体に付加された後、第１のチャンバから第２のチャンバへの流体の流れの最初の方向において定圧が再付加され得る。

濾過管理システムによるインテリジェントプロセス制御は、所定の刺激（駆動力）に対する濾過システムの応答のいくつかの最初の学習を含み得る。膜プロセスにおいて、これは、固定されたＴＭＰで濾過システムを動作させ、次の流束減少動作を観測することにより最初のいくつかの濾過サイクルの間に容易に実現され得る。濾過システムの試運転において、最初のいくつかの供給水の濾過システムとの相互作用は、いかに供給水が膜を汚染し得るか、及び、いかに濾過及び逆洗サイクルが特定の供給水に対して適合されることを必要とするかの優れた指示を提供し得る。プリセットしたＴＭＰを適用することは、濾過システムにおいて特定の流束減少動作に至らせ、流束減少動作は、逆洗を始動する前にプリセットした濾過時間に亘り記録され得る。

４つのプリセット状態、すなわち、最初の流束Ｊ₀を付加する最初のＴＭＰ、前方濾過時間ｔ_f,ini、最大可能流束率Ｊ_N／Ｊ_f、及び逆洗率ｒ_BW、を備えた濾過管理システムの実施態様を検討する。この最初のプリセット前方濾過時間の間の流束減少がプリセット流束率より大きい流束率を生じさせ、次の逆洗ステップへと続く場合、流束は、最初の流束Ｊ₀に至るように再び完全に修復され、プリセット状態は現在の動作にとって適切なものとして維持される。しかしながら、流束率がｔ_f,iniの前にプリセット率Ｊ_N／Ｊ_fより下方の値に至る場合、次いで前方濾過サイクルはより早く停止し、新しい濾過時間ｔ_f＜ｔ_f,iniが次の濾過サイクルのために選択される。

濾過時間が短くされるとき、濾過の生産は濾過サイクルの間により低下される。したがって、逆洗率はより高くなる。逆洗率がプリセット限界より高い場合、プロセスはそれがサイクルに亘りより低い量の水を生産するため、経済的により劣る。逆洗率を調整するため、いくつかの選択が存在し、これは逆洗時間及び逆洗流束の変更を含み得る。次いで逆洗流束を変更でき、前方濾過を構成する第２のサイクル及び第１のサイクルから変更されたパラメータを用いて逆洗ステップを実行する。

図６は、学習プロセスフロー図を示す。学習モジュールは、データ取得モジュール及びリアルタイムで流束を計測してそれをプリセット値（またはトレーニングの前のステップで取得された値）と比較する比較器である。所定の濾過サイクルの間に記憶されたプリセット値は、最初の流束（Ｊ_0,ini、これは、ＴＭＰ設定点に依存する）、濾過時間（ｔ_f,ini）、及び、前の濾過サイクル（ｒ_flux＝Ｊ_N／Ｊ₀）の流束率、である。残りのプリセット値は、逆洗パラメータ、すなわち、逆洗時間、逆洗流束及び逆洗率である。学習モジュールは、流束対時間データを記録し、以下の計算をモジュール内で、リアルタイムで実行する。
１．式（１）による流束の積分
２．式（６）による流束の微分
３．誤差推定、これは、

として評価され、ここでＫ_p、Ｋ_i及びＫ_dは、それぞれ比例、積分及び微分利得である。誤差推定は、次の濾過実行のための濾過時間及びＴＭＰ設定を制御するために用いられる。式（７）におけるそれぞれの間隔は、膜濾過プロセスにおける流束減少のメカニズムのより実際的な代表値を提供することに留意されたい。比例間隔は、いかに局所的な流束を前のサイクルの平均流束と比較するのかを示し、積分間隔は、いかに現在の濾過サイクルから時間ｔ_iまでの累積的生産を前のサイクルからの全体生産と比較するのかを示し、微分間隔は、いかに現在の濾過サイクルにおける瞬間的な流束減少率を前のサイクルにおける全体の流束減少率と比較するのかを示す。

式（７）は、濾過システムの性能を制御するための一般的なＰＩＤ制御アルゴリズムであり、プロセス制御の比例、積分及び微分モードの任意の組み合わせとして実行するために変更され得る。たとえば、積分利得をゼロへ設定すると、プロセスは、ＰＤ制御器として定義され得る。プロセス制御アルゴリズムが、汚染メカニズムの学習した特徴を反映するために、それぞれの濾過サイクルの後に設定点が更新されるように定義されることも注目に値する。さらに、学習プロセスは、濾過サイクルを精密調整するために、付加されたＴＭＰの調整または濾過時間の調整、またはこれらの組み合わせ、のいずれかを含み得る。多くの場合において、最初のＴＭＰ設定点は、汚染が深刻とならないように、膜を有する濾過システムの設計の間に選ばれる。この点について、ＴＭＰ設定点を上昇させるために学習プロセスを使用できる。ＴＭＰ設定点が調整されたとき、付加圧力が直接的に流束減少率に影響するため、微分入力を考慮するためにより有用となり得る。より高いＴＭＰは、より速い流束減少率へと導く。他方で、濾過時間が調整されるとき、重みが全ての３つの誤差、すなわち、瞬間的な流束、（処理量を付加する）流束の積分、及び流束の微分に起因する。

学習プロセスの全体の到達目標は、全ての他の動作状態を固定されたままにする、固定された供給水組成のための流束減少動力学を識別することにある。プロセス制御メカニズムを調整するために変化する唯一のパラメータは、付加されたＴＭＰ及び濾過時間である。場合によっては、逆洗流束及び逆洗時間も調整され得る。

Ｄ．制御モードにおいて流体濾過管理システムを動作させるための方法
図７は様々な態様による濾過管理システムの方法７００を示す。ステップ７０１において、第１のチャンバから第２のチャンバへと流れる流体に第１の所定時間定圧が付加される。膜は流体が第１のチャンバから第２のチャンバへと膜に透過するのを可能とするために第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆され得る。１つの態様において、第１の所定時間は、一定値であり得る。１つの態様において、第１の所定時間は、所定の式に基づいた値であり得る。

ステップ７０２において、定圧は、第２の所定時間、反転され得る。１つの態様において、第２の所定時間は、一定値であり得る。１つの態様において、第２の所定時間は、所定の式に基づき得る。ステップ７０３において、定圧は、第１の所定時間、再付加され得る。

制御モード動作は、動作の間の濾過システムにおける流束の突然のまたは予想された変化に対する応答と必要な間隔での逆洗またはＣＩＰの実行とを含む。一度プロセスＴＭＰ、前方濾過時間及び逆洗パラメータが確立されると、制御モードが少しのトレーニングサイクルの後に開始される。このケースのための支配的なＰＩＤの式は、

として記載され得るものであり、ここで、

であり、Ｊ_Av,0は、前の時間ステップからの平均流速であり、Ｑ_f,0は、前の濾過ステップからの累積的濾過堆積（流束の積分）であり、

及び、

は、前の濾過ステップの開始及び終了の間の線形化された流束減少率である。

図８は動作の通常モードを示す。制御モード動作の間、濾過管理システムは、規則的な時間間隔で流束を記録する。トレーニング間隔の間に一度ＴＭＰが確立されると通常動作の間さらに変化されないことも想定される。通常動作の間、流束は、経時的に減少し、濾過管理システムによって学習された同じパターンが続き、濾過サイクルは、停止され、逆洗が開始され、次いで逆洗の後に濾過サイクルが再び開始される。濾過時間及び逆洗手順を制御するプロセスは、瞬間的な流束、流れ監視装置を用いて計測された微分及び積分された流束（生産）を、前の濾過ステップの間の濾過管理システムによって記録された平均流速、線形化された流束減少率、及び累積的生産とそれぞれ比較することを含む。制御器は、比例、微分及び積分要素のために誤差を計測し、必要な動作を決定する。たとえば、現在の濾過サイクルの間の累積的生産が前のサイクルからの累積的生産と同等となり、現在のサイクルの平均流束減少率が前のサイクルと等しくなるとき、濾過管理システムは逆洗を生じさせる。これは濾過システムに対するいかなる他の入力または摂動における変化もないときの動作の通常モードである。

Ｅ．濾過流れにおけるステップ変化に応じて流体濾過管理システムを動作させるための方法
図９は濾過流れにおけるステップ変化に応じて流体濾過管理システムを動作させるための方法９００を示す。ステップ９０１において、第１のチャンバから第２のチャンバへと流れる流体において定圧が付加され得る。１つの態様において、膜は、流体が第１のチャンバから第２のチャンバへと膜に透過するのを可能とするために第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆される。

ステップ９０２において、閾値は、濾過システムにおいて超えられるように決定され得る。１つの態様において、閾値は、限定されるものではないが、流体の流速、流体の流速の変化率、所定時間膜を通して透過する流量、膜において形成された汚染、及びこれらの組み合わせ等の１つまたは複数のようなパラメータに基づいた閾値であり得る。

ステップ９０３において、閾値を超えたという決定に応じて逆流プロセスが開始され得る。１つの態様において、逆流プロセスは、所定時間、付加され得る。１つの態様において、逆流プロセスは、定圧で逆流させることを備え得る。１つの態様において、反転された圧力は、一定値であり得る。１つの態様において、反転された圧力は、所定の式に基づいて決定され得る。

動作の間、汚染の塊が膜に付着し、突然その流束が減少した場合、透過流束において、ステップに減少を生じさせる。計測された瞬間的な流束及び流束減少率は、このステップ変化に応じてすぐに変化する。積分応答（累積的体積）は、すぐに明らかとはならないが、複数の続く計測に亘り明らかとなる。濾過管理システムは、ここでステップ変化に応答するための複合的な選択を有する一方で、決定プロセスの終盤における動作は、濾過プロセスを停止させて逆洗を生じさせることである。比例的モードにおいて、濾過管理システムは、流束を記録し続け、時間平均化を実行し、一度時間平均が前のサイクルの平均流束よりも低下すると、逆洗が駆動される。

微分モードにおいて、濾過管理システムは、瞬間的な微分及び式（１０）に示された平均線形化された微分を記録する。瞬間的な微分応答（流束減少率）が大きな誤差（ステップ機能のため無限）を示すようになることが認識可能であり、瞬間的な微分誤差にのみ基づく制御応答は、過度に急となる。しかしながら、式（１０）のように線形化された微分は、より適当な微分誤差を提供する。この線形化された微分が前のサイクルからの線形微分より急となる場合、次いでプロセスは、逆洗を開始し得る。

積分モードにおいて、濾過管理システムは、瞬間的な流束を積分することによって累積的生産を計算し続ける。しかしながら、積分応答は、逆洗を開始させるために使用されない。この応答は、逆洗体積率を計算し、逆洗が有効か、またはＣＩＰが実行されるべきかどうかを決定するために使用される。

濾過管理システムは、より早く濾過プロセスを停止させて逆洗をさらに頻繁にし、且つ持続する逆流状態によって応答し、（たとえば、逆洗が上昇しない場合流束を戻す）ＣＩＰを開始させる。

濾過管理システムが濾過サイクルにおいてＴＭＰまたは任意の他のパラメータを変更するためにＰＩＤ誤差推定を使用することを含み得ないことに留意されたい。これは単純に平均流速、平均微分、及び累積的流束の蓄積を継続し、これらを前の濾過ステップにおいて得られた値と比較する。プロセスは、一度平均流束が前のサイクルにおける平均流束と等しくなり、またはいくらかの所定の複合により流束減少率が前のステップにおける平均流束減少率より大きくなると、次いで濾過を停止させる。流束管理のこの受動的モードは、膜が逆洗サイクルの周期を変化させることにより任意の汚染事象から修復されるのを可能とする。これは、流束を修復するためにＴＭＰを増加させることにより汚染を悪化させない。プロセス制御手法は、より早い時間において濾過プロセスを停止させることによって流束の任意の摂動に応答し、膜をより頻繁に洗浄し、逆流状態が続く場合、濾過を停止し、ＣＩＰを開始する。

Ｆ．濾過流れにおけるパルス変化に応じて流体濾過管理システムを動作させるための方法
図１０は、濾過流れにおけるパルス変化に応じて濾過管理システムを動作させるための方法１０００を示す。ステップ１００１において、第１のチャンバから第２のチャンバへと流れる流体において定圧が付加され得るが、流体が第１のチャンバから第２のチャンバへと膜を透過するのを可能とするため、膜は、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆される。

ステップ１００２において、少なくとも１つのパラメータは、第１のチャンバから第２のチャンバへと膜を横切る流体の流れに関連付けられて決定され得る。

ステップ１００３において、少なくとも１つの閾値に対する決定された少なくとも１つのパラメータの比較に基づいて汚染除去プロセスが開始され得る。１つの態様において、汚染除去プロセスは、逆洗プロセスを備える。１つの態様において、汚染除去プロセスは、化学的洗浄プロセスを備える。１つの態様において、汚染除去プロセスは、圧力パルスプロセスを備える。１つの態様において、汚染除去プロセスは、空気洗浄プロセスを備える。１つの態様において、汚染除去プロセスは、化学的パルスプロセスを備える。１つの態様において、汚染除去プロセスは、供給逆流プロセスを備える。１つの態様において、汚染除去プロセスは、現場洗浄プロセスを備える。

流束が急に減少し、次いでしばらくして修復する場合（パルス機能）、濾過システムの応答は、逆洗の頻度を増加させなければならず、パルスの間の濾過時間を低下させ、次いで漸次的に修復して低い逆洗の頻度に戻し、最初の動作状態の後のより長い濾過ステップが記録される。こうした状態は、短い継続時間の供給溶質濃度の増加のように偶発的なイベントにより駆動され得るものであり、従来の流束制御メカニズムは、これらの事象の間、流束減少に応じてＴＭＰを増加させることによって、及び汚染プロセスを悪化させることによって膜汚染を悪化させる。本方法において、定圧動作は、汚染を悪化させるように駆動力を変化させない。

図１１は、より急な流束減少を生じさせるパルスイベントの間の典型的な一連の濾過サイクルを示す。図は、時間に対して鉛直軸線において流束を示す。状況を明確に示し流束減少動作のインテリジェント管理の内容を説明するため、流束減少動作は線形とみなす。さらに、流束は、それぞれの濾過サイクルにおいて最初の流束Ｊ₀及び最後の流束Ｊ_Nの間でそれぞれの濾過サイクルに亘り、それぞれのサイクルの後に逆洗が流束を最初の流束へと戻しながら変化する。これらの簡易化する仮定は、異なる用途のため緩和され得る。たとえば、流束修復は、逆洗の後に完了しなくても良い。さらに、流束減少動作は、線形でなくても良い。それぞれの濾過サイクルの間の平均流束は、サークルによって示され、固定された値Ｊ_Avを有する。

パルスイベントは、第３の濾過サイクルの間の同時点において流束減少率を変化させるとみなす。より速いこのパルスイベントによる流束減少率は、流束対時間曲線の傾斜を急にする。この異なる流束減少率において、最小流束Ｊ_Nがこのサイクルの間により早く実現される。平均値はより早く実現されるが、このサイクルの平均流束は、Ｊ_Avのままである。これは、濾過サイクル時間ｔ_f,3＜ｔ_f,2であることを示す。濾過の累積的生産もこのサイクルにおいてより低い。一度Ｊ_Nが実現されると、逆洗が開始し、逆洗の後に第４のサイクル，Ｊ₀の最初の流束が達成される。しかしながら、第４のサイクルにおいて、流束減少はより大きく、したがって、平均流束及びＪ_Nは、前のサイクルより早く実現される。言い換えれば、ｔ_f,4はｔ_f,3より小さい。さらに、濾過の累積的生産も濾過サイクル４からより低い。パルスイベントにより加速された汚染は、濾過サイクルの継続時間を減少させ、逆洗サイクルの頻度は増す。

サイクル５において、パルスイベントが弱まり、最初の流束減少率が戻される。これはすぐに濾過時間をサイクル４と比較して増加させる。サイクル６において、第１の濾過サイクルの最初のパラメータが戻される。したがって、加速された流束減少を開始するパルスイベントは、濾過サイクルの継続時間を低減させ、逆洗サイクルの頻度を増す。これは膜汚染を生じさせる任意の形式の摂動に応じて濾過の生産を低下させるが、メカニズムは、膜が不可逆的にまたは積極的に汚染するのを防ぐ。

図１２は、濾過管理システムの方法１２００を示す。ステップ１２０１において、定圧動作の間の流体濾過処理量の少なくとも１つの変化、及び一定濾過処理量動作の間の圧力変化が観測され得る。１つの態様において、流体濾過処理量の変化を監視することは、所定時間に亘り膜を横切る流束を計測すること備え得る。例として、流束の変化は流量センサを介して計測され得る。１つの態様において、圧力変化の監視は、所定時間に亘る圧力の計測を備え得る。例として、圧力変化は、圧力センサを介して計測され得る。

ステップ１２０２において、汚染メカニズムは、濾過処理量及び圧力変化の少なくとも１つに基づいて判定され得る。１つの態様において、汚染メカニズムを判定することは、１つまたは複数の所定の汚染モデルにより流束の変化及び／または圧力変化の数学的分析を実行することを備え得る。例として、１つまたは複数の所定の汚染モデルは、ハーミアモデル、変形ハーミアモデル、または直列抵抗モデルを備え得る。１つの態様において、汚染メカニズムを判定することは、１つまたは複数の所定の汚染モデルにより流束の変化及び／または圧力変化の数学的分析を実行することを備え得る。例として、１つまたは複数の所定の汚染モデルは、ハーミアモデル、変形ハーミアモデル、または直列抵抗モデルを備え得る。１つの態様において、汚染メカニズムは、濃度分極、化学的活性分子の有機物吸着、塩及び水酸化物の沈殿によるスケール、大きい懸濁粒子または小さいコロイド粒子の堆積物による固形物及び孔遮断、不活性高分子による堆積物によるゲル形成、及び生物学的活性有機体の堆積物及び成長による生物付着等を備え得る。

式１２は、所定駆動力で流れを阻害する抵抗の蓄積物として、流束減少における膜汚染の影響を記載する。

ここで、Ｊは、膜を通る透過流束であり、ΔＰは、膜透過圧駆動力であり、μは流体粘度であり、Ｒ_totは、全ハイドロリック抵抗であり、Ｒ_mは固有の膜抵抗であり、Ｒ_cpは、濃度分極によって引き起こされた抵抗であり、Ｒ_aは溶質吸着によって引き起こされた抵抗であり、Ｒ_pは孔遮断及び固形物形成によって引き起こされた抵抗であり、Ｒ_gは表面ゲル形成によって引き起こされた抵抗である。

１つの態様において、流束−圧力曲線は、いかなる汚染も生じないときに、固有の膜抵抗のみがファクターであるため、一様に線形であり得る。しかしながら、汚染の開始は、汚染の特定のメカニズム及び流れを透過させるために付加された全抵抗におけるそれらの影響による変化度の傾斜の変化に反映され得る。たとえば、粒子汚染の特定のメカニズムは、式１３及び式１４に対する解にしたがって一連の既存の汚染モデルに対して流束対時間曲線を適合させることによって判定され得るものである。

ここで、ｔは、濾過時間であり、ｋ及びｎは濾過プロセスを特徴づける定数であり、Ｕは、定圧または一定流束動作のそれぞれに依存する可変透過体積Ｖ、または膜透過圧力ΔＰのいずれかである。したがって、ｄｔ／ｄＵに対してｄ²ｔ／ｄＵ²をプロットし、遮断インデックスｎの値を決定することによって、異なる遮断メカニズムが単一のプロットから識別され得る。図１３は、異なる汚染メカニズムのための溶体及び特定の観測された粒子汚染メカニズムを判定するために適合テストを受ける単一の流束対時間曲線を示す（Ｍａｉｔｉ， Ｓａｄｒｅｚａｄｅｈ ｅｔ ａｌ． ２０１２）。さらに、ハーミア実証モデルの変形による交差流濾過のための一般式が使用されても良い。

ここで、Ｊ_pは、透過流束（ｍ／秒）、ｔは、濾過時間（秒）であり、Ｋ_CFは、特定の汚染メカニズムに依存する現象的係数であり、Ｊ_pssは、定常透過流束（ｍ／秒）であり、ｎは、再び遮断インデックスであり、ここで、完全な孔遮断、中間孔締め付け、標準孔遮断、及び固形物濾過／ゲル形成のそれぞれにおいてｎ＝２、１．５、１及び０である。これらのモデルを用いた膜汚染の評価の例は、（Ｃｈａｎｇ， Ｙａｎｇ ｅｔ ａｌ． ”Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ｆｏｕｌｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ｈｉｇｈ−ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｎａｎｏｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｍｅｍｂｒａｎｅ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｈｅｒｍｉａ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ−ｉｎ−ｓｅｒｉｅｓ ｍｏｄｅｌ” Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ７９ （２０１１） ３２９−３３６）においても見られる。したがって、インテリジェント学習プロセスは、どの汚染メカニズムが有効且つ最も効果的であるか、及び使用される経済的洗浄プロセスを判定するために、実証的に生成された流束／圧力対時間曲線のリアルタイムデータ分析を実行し得る。

ステップ１２０３において、洗浄プロトコルは、判定された汚染メカニズムに基づいて選択され得る。１つの態様において、洗浄プロトコルの決定は、洗浄方法及び洗浄方法と関連付けられた１つまたは複数のパラメータの選択を備え得る。例として、洗浄方法は、バックフラッシュ方法を備え得る。例として、１つまたは複数のパラメータは、圧力、継続時間、流量、温度、特定の化学的添加物及び特定の化学的添加物の投与量の１つまたは複数を備え得る。１つの態様において、特定の化学的添加物は、酸、塩基、酸化物及びキレート剤等の１つまたは複数を備え得る。

異なる形式の洗浄プロトコルは、汚染制御のために使用され得る。しかしながら、所定の洗浄プロトコルの有効性は、取り除かれるべき汚染にかなり依存し得る。テーブル２は、様々な形式の膜汚染をほとんどの有効な洗浄技術と組み合わせる。
テーブル２

１つの態様において、ＮＦ及びＲＯのような選択濾過システムは、その影響がフルスケールシステムデータの監視によって効果的に収集されない、異種の空間的依存汚染に悩まされる。これらの用途において、インテリジェント濾過管理システムの実施形態は、フルスケール濾過システムに沿った戦略的に展開された独立汚染モニターとの通信を含む。汚染モニターの性能データの監視は、インテリジェント濾過管理システムに汚染及び流束減少の早期のサインに応答するためのより高い感度を提供する。

１つの態様において、フィルター性能及び完全性の入念な監視及びテストは、フィルターの残りの耐用年数の明確な理解を向上させ、いつ交換が必要となるかを決定するために不可欠となり得る。たとえば、即座の故障応答のための膜完全性テストの手段は、目的の完全性テストの間の視覚的監視を備え得る。映像収集は、１つまたは複数の膜要素のリアルタイムの監視のために使用され得るものであり、これにより疑わしい膜要素の任意の完全性欠落を検知する。

特定の態様において、濾過管理システムは、１つまたは複数の膜要素の透過品質を連続的に監視する。特定の膜の完全性が問題となるとき、濾過管理システムは、現場バブル完全性テストのために１つまたは複数の要素を分離できる。一度完全性欠落が検出されると、濾過管理システムは、適した警告を送信することができ、保守のために１つまたは複数の欠陥のある膜を分離し、こうして修復の速度を最大化し、全体の濾過システム性能における影響を最小化する。これらの開示されたシステム及び方法は、リアルタイムのシステム診断のため他のシステム測定基準、及び設備の誤動作、及び漏れ等による濾過システム故障の場合の保守応答を包含するようにさらに拡張され得る。

１つの態様において、方法及びシステムは、１つまたは複数の計測された性能測定基準のリアルタイムのトレンド分析を実行し得る。方法及びシステムは、所定の装置のフィルターの残りの耐用年数及び予想される交換日のような動作的診断を監視し得る。たとえば、リアルタイムのトレンド分析は、システム完全欠落が生じているか及び／またはいつ生じたかを決定するために透過水品質傾向の分析によって実現され得る。１つの態様において、いつ所定の濾過システムのための所定の最小透過性に至ったかを推定するためにフィルタリング及び回帰分析が使用され得る。一度正規の完全欠落が生じたことが判定されると、システムダウンタイムを最小化し、全体システム故障を防ぐために瞬間的な且つ自動的な応答が開始し得る。１つの態様において、開示されたシステム及び方法は、一定流束または定圧における動作にかかわらず、任意の濾過システムのために適用され得る。

図１４は、濾過管理システムの方法１４００を示す。ステップ１４０１において、濾過システムの１つまたは複数のフィルターと関連付けられた１つまたは複数のパラメータが監視され得る。１つの態様において、１つまたは複数のパラメータは、トランスフィルタ圧力、透過流束、透過濁度、透過塩分濃度、透過ｐＨ、透過塩分濃度、透過色、透過硬度、透過全有機濃度、１つまたは複数の所定の透過イオンの濃度、１つまたは複数の所定の有機分子の濃度を備え得る。これらのパラメータの多くは、ｐＨ、塩分濃度、色及び濁度のように現場で計測され得るが、しかしながら、いくつかは、目的の無機及び有機分子の濃度のように定期的なサンプリング及び実験室内での計測を要する。たとえば、色及び濁度は、統合されたプローブを用いて透過または供給溶体を通過する光量の追跡により分光光度法的に計測され得る。一方で無機及び有機成分の目的の濃度は、誘導的に結合されたプラズマ光学的発光分光器、及びガスクロマトグラフィー質量分光器等のような独立した器具を用いて計測され得る。

ステップ１４０２において、１つまたは複数のフィルターの状態が監視された１つまたは複数のパラメータに基づいて判定され得る。１つの態様において、監視された１つまたは複数のパラメータに基づいて１つまたは複数のフィルターの状態を判定するとき、監視された１つまたは複数のパラメータに基づいて統計的分析が実行され得る。１つの態様において、統計的分析は、フィルタリング及び平滑化分析、回帰及びトレンド分析を備え得る。例として、フィルタリング及び平滑化分析は、ウィーナー分析、カルマン分析、バターワース分析、チェビシェフ分析、エレプティカル分析、ベッセル分析、ガウス分析、移動平均分析、及びサビッキー−ゴーレイ分析を備え得る。例として、回帰及びトレンド分析は、線形回帰分析、重回帰分析、要因回帰分析、応答表面回帰、混合表面回帰、一方分散分析（ＡＮＯＶＡ）、主効果ＡＮＯＶＡ分析、要因ＡＮＯＶＡ分析、共分散分析、傾斜同質性分析線形適合分析、最小二乗法適合分析、ケンデルテスト分析、センの傾斜テスト分析、ウイルコクソン−マン−ホイットニーステップトレンド分析、遺伝的及びニューラルネットワーク分析、及びこれらの組み合わせ等を備え得る。

１つの態様において、１つまたは複数のフィルターの状態の判定は、１つまたは複数のフィルターの耐用年数の推定を備え得る。１つの態様において、耐用年数が所定の閾値（たとえば、２日）より短いと推定された場合に通知が送られ得る。例として、通知は、１つまたは複数のフィルターのための推定された交換日を備え得る。フィルター状態は、透過性（たとえば、トランスフィルタ圧力及び濾過流量）、不可逆汚染の程度、及び完全性試験、のような特定のフィルター特性に関して監視され得る。フィルター状態は、付加圧力、流束保守（たとえば、機械的及び化学的保守、現場洗浄保守）、及び濾過品質（たとえば、濁度）のような動作パラメータ及び性能測定基準に関してさらに監視され得る。これらの測定基準のリアルタイムに記録された値は、モジュールの残りの耐用年数を計算するために所定の閾値と比較される。透過性計測は予測的透過性経時的トレンドを推定するために、リアルタイムに記録され且つ統計的モデルにおいて使用され得る。閾値透過性を実現するために現在のフィルターのためにモデルによって予測された時間はモジュールの残りの耐用年数である。残りの値の耐用年数が所定の閾値に至るとき、次いでフィルターは、交換され得る。

１つの態様において、１つまたは複数のフィルターの状態の判定は、１つまたは複数のフィルターの形式の判定を備え得る。例として、１つまたは複数のフィルターの形式は、管状高分子膜、中空ファイバー膜、螺旋状に巻かれた膜、管状セラミック膜、及びこれらの組み合わせ等を備える。

１つの態様において、１つまたは複数のフィルターの状態は、次の完全性欠落、検出された完全性欠落、次の透過性損失、検出された透過性損失を備え得る。

ステップ１４０３において、１つまたは複数の保守手順は、判定された状態に基づいて実行され得る。１つまたは複数の保守手順は、状態によって使用され得る。１つの態様において、１つまたは複数の保守手順は、フィルター分離手順、フィルター修復手順、フィルター交換手順、フィルター固定手順、及びこれらの組み合わせ等を備え得る。

１つの態様において、完全性欠落または透過性損失によって引き起こされた特定のフィルター状態に対する応答は、使用されるフィルターシステムの形式によって変更され得る。たとえば、中空ファイバー膜においてファイバーの故障が生じたとき、故障したファイバー膜は、小さなピンまたはエポキシを破損したファイバーの端部（複数可）に挿入することによって分離されまたは設備から永久的に取り除かれ得る。別の例において、螺旋状に巻かれたナノ濾過及び逆透過膜は、故障後に交換され得る。フィルターの故障及び交換と関連付けられた高い頻度及びコストを考慮すると、故障の早期の検出及び適した準備が経済的な効率的交換の実施においてかなり有効となり得る。

図１５及び図１６は、本明細書に記載の濾過管理システム及び方法を用いた実験的結果を示す。プログラム可能な論理制御器は、一定の付加圧力で濾過システムを動作させるようにプログラムされる。濾過システムの流束は、予め計算された最小値に至るまで自然に低下されることが許容され、次いで図１５に示されるようにたとえば、濾過逆洗といった保守手順を開始する。所定の保守手順頻度を利用する従来の濾過プロセスとは異なり、本濾過管理システムは、洗浄プロトコルのように適した保守手順を指示するための濾過システム動作を可能とすることによって、環境状態に適合され得る。図１６は、いかに濾過管理システムがこうして供給水品質及び温度のような環境状態における劇的変動性に対して適合可能なのかを示す。特に、油濃度及び水温における劇的な揺動は、最初の始動段階の間の顕著な流束損失となり得る。対応して、濾過管理システムは、それぞれ「現場洗浄（ＣＩＰ）」として示される、化学洗浄の数と同様に逆洗の頻度を増加し得る。濾過管理システムは、おおよそ動作の２４時間後に最終的に膜性能を安定化させ、最小化された流束減少及びＣＩＰ頻度が実現される。

例示的態様において、方法及びシステムは、図１７に示されて以下に説明されるように、コンピュータ１７０１において実現される。同様に、本明細書記載の方法及びシステムは、１つまたは複数の位置において１つまたは複数の機能を実行させるために１つまたは複数のコンピュータを利用することができる。図１７は、説明された方法を実行するために例示的動作環境を示すブロック図である。この例示的動作環境は、動作環境の例にすぎず、動作環境構成の使用範囲または機能性に関して任意の限定を示唆することを意図するものではない。動作環境も、例示的動作環境において示された構成要素の任意の１つまたは組み合わせに関する任意の依存性または要求事項を有するものとして解釈されるべきではない。

本方法及びシステムは、多くの汎用なまたは特定用途のコンピューティングシステム環境または構成により動作可能である。本システム及び方法での使用に適し得るよく知られたコンピューティングシステム、環境及び／または構成の例は、限定されるものではないが、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、ラップトップデバイス、及びマルチプロセッサシステムを備える。付加的な例は、セットトップボックス、プログラム可能な民生電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、及び任意の上記のシステムまたはデバイスを備えた分散コンピューティング環境等を備える。

開示された方法及びシステムの処理は、ソフトウェア要素によって実行され得る。開示されたシステム及び方法は、１つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスにより実行されるプログラムモジュールのようなコンピュータ実行可能な指令の一般的な文脈において記載され得る。概して、プログラムモジュールは、コンピュータコード、ルーティン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、及び／または特定のタスクを実行し、または特定の要約データ形式を実施するもの等を備える。記載された方法は、通信ネットワークを通して結合された遠隔処理デバイスによってタスクが実行されるグリッドベース及び分散コンピューティング環境において実行され得る。分散コンピューティング環境において、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含むローカル及び／またはリモートコンピュータ記憶媒体に配置され得る。

さらに、当業者は、本明細書に開示されたシステム及び方法が、コンピュータ１７０１の形式の汎用コンピューティングデバイスを介して実現され得ることを理解する。コンピュータ１７０１は、１つまたは複数のプロセッサ１７０３、システムメモリ１７１２、１つまたは複数のプロセッサ１７０３を含むコンピュータ１７０１の様々な要素をシステムメモリ１７１２に結合するバス１７１３、のような１つまたは複数の要素を備え得る。複合プロセッサ１７０３の場合において、システムは、並列計算を使用し得る。

バス１７１３は、メモリバス、メモリコントローラ、周辺バス、アクセラレーテッドグラフィクスポート、及びプロセッサ、または任意の様々なバスアーキテクチャを使用するローカルバス、のような複数の可能な形式のバスアーキテクチャの１つまたは複数を備え得る。例示により、こうしたアーキテクチャは、インダストリスタンダードアーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、改良されたＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオエレクトロニクススタンダーズアソシエーション（ＶＥＳＡ）ローカルバス、アクセラレーテッドグラフィクスポート（ＡＧＰ）バス、及びペリフェラルコンポーネントインターコネクト（ＰＣＩ）、ＰＣＩ表現バス、パーソナルコンピュータメモリカード標準協会（ＰＣＭＣＩＡ）、及びユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等を備え得る。バス１７１３、及び本明細書に記載された全てのバスは、有線または無線ネットワーク接続上でも実現され、１つまたは複数のプロセッサ１７０３、大容量記憶装置１７０４、オペレーティングシステム１７０５、データ処理ソフトウェア１７０６、流束データ１７０７、ネットワークアダプタ１７０８、システムメモリ１７１２、入／出力インタフェース１７１０、ディスプレイアダプタ１７０９、ディスプレイ装置１７１１及びヒューマンマシンインタフェース１７０２のようなコンピュータ１７０１の要素の１つまたは複数は、この形式のバスを通して接続された周辺に分離された位置における１つまたは複数のコンピューティング装置１７１４ａ、ｂ、ｃ内に含まれ得るものであり、実際に完全に分散されたシステムを実施する。

コンピュータ１７０１は、概して様々なコンピュータ可読媒体を備える。例示的可読媒体は、コンピュータ１７０１によってアクセス可能であり、たとえば、限定されるものではないが揮発性及び不揮発性媒体、取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体の両方を備えた、任意の可読媒体であり得る。システムメモリ１７１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、のような揮発性メモリ及び／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）のような不揮発性メモリの形式のコンピュータ可読媒体、備え得る。システムメモリ１７１２は、典型的には、流速データ１７０７のようなデータ及び／またはオペレーティングシステム１７０５のようなプログラムモジュール及び１つまたは複数のプロセッサ１７０３によってアクセス可能及び／または操作されるデータ処理ソフトウェア１７０６を備え得る。

別の態様において、コンピュータ１７０１は、他の取り外し可能な／取り外し不可能な揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体をさらに備え得る。大容量記憶装置１７０４は、コンピュータコード、コンピュータ可読指令、データ構造、プログラムモジュール、及びコンピュータ１７０１のための他のデータの不揮発性記憶装置を提供できる。たとえば、大容量記憶装置１７０４は、ハードディスク、取り出し可能な磁気ディスク、取り出し可能な光学的ディスク、磁気カセットまたは他の磁気記憶装置、フラッシュメモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光学的記憶装置、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、及び電気的消去可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）等であり得る。

あるいは、例示によりオペレーティングシステム１７０５及びデータ処理ソフトウェア１７０６を含む任意の数のプログラムモジュールが、大容量記憶装置１７０４において記憶され得る。オペレーティングシステム１７０５及びデータ処理ソフトウェア１７０６（またはこれらのいくつかの組み合わせ）の１つまたは複数が、プログラミングの要素及びデータ処理ソフトウェア１７０６を備え得る。流束データ１７０７も大容量記憶装置１７０４に記憶され得る。流束データ１７０７は、技術的に知られた任意の１つまたは複数のデータベースに記憶され得る。こうしたデータベースの例は、ＤＢ２（登録商標）、マイクロソフト（登録商標）ＳＱＬサーバー、オラクル（登録商標）、ｍｙＳＱＬ、及びＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ等を含む。データベースは、ネットワーク１７１５内の複数の配置に亘り中心化されまたは分散され得る。

１つの態様において、使用者は、入力装置（図示せず）を介して命令及び情報をコンピュータ１７０１へと入力できる。こうした入力装置の例は、限定されるものではないが、キーボード、ポインティングデバイス（たとえば、コンピュータマウス、リモートコントロール）、マイク、ジョイスティック、スキャナ、グローブのような触知性入力装置、他の身体を覆うもの、及びモーションセンサー等を含む。これらの及び他の入力装置は、バス１７１３に接続されたヒューマンマシンインタフェース１７０２を介して１つまたは複数のプロセッサ１７０３に接続され得るが、パラレルポート、ゲームポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート（ファイヤーワイヤーポートとしてよく知られる）、シリアルポート、ネットワークアダプタ１７０８及び／またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）のような他のインタフェース及びバス構成によって接続され得る。

さらに別の態様において、ディスプレイ装置１７１１もディスプレイアダプタ１７０９のようなインタフェースを介してバス１７１３に接続され得る。コンピュータ１７０１が１つより多いディスプレイアダプタ１７０９を有することができ、コンピュータ１７０１が１つより多いディスプレイ装置１７１１を有することができることが想定される。たとえば、ディスプレイ装置１７１１は、モニター、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、テレビ、スマートレンズ、スマートグラス及び／またはプロジェクターであり得る。ディスプレイ装置１７１１に加え、他の出力周辺機器は、スピーカー（図示せず）及び入／出力インタフェース１７１０を介してコンピュータ１７０１に対して接続され得るプリンタ−（図示せず）のような要素を含み得る。本方法の任意のステップ及び／または結果は、任意の形式の出力装置へと出力され得る。こうした出力は、限定されるものではないがテキストの、グラフィカルの、動画の、音声の、及び触知性等を含む、任意の形式の視覚的表現であり得る。ディスプレイ１７１１及びコンピュータ１７０１は、１つの装置または分離した装置の部分であり得る。

コンピュータ１７０１は、１つまたは複数のリモートコンピューティング装置１７１４ａ、ｂ、ｃに対する論理的接続を用いてネットワーク化された環境において操作できる。例示により、リモートコンピューティング装置１７１４ａ、ｂ、ｃは、パーソナルコンピュータ、コンピューティングステーション（たとえば、ワークステーション）、携帯可能なコンピュータ（たとえば、ラップトップ、携帯電話、タブレットデバイス）、スマートデバイス（たとえば、スマートフォン、スマートウォッチ、活動トラッカー、スマートアパレル、スマートアクセサリー）、セキュリティ及び／または監視装置、サーバー、ルーター、ネットワークコンピュータ、ピアデバイス、エッジデバイスまたは他の一般的なネットワークノード等であり得る。コンピュータ１７０１とリモートコンピューティング装置１７１４ａ、ｂ、ｃとの間の論理的接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び／または広域ネットワーク（ＷＡＮ）のようなネットワーク１７１５を介して構成され得る。こうしたネットワーク接続は、ネットワークアダプタ１７０８を通され得る。ネットワークアダプタ１７０８は、有線及び無線環境の両方において実施され得る。こうしたネットワーク環境は、住居、オフィス、企業のワイドコンピュータネットワーク、イントラネット及びインターネットにおいて公知且つ通常のものである。

図示の目的のため、オペレーティングシステム１７０５のようなアプリケーションプログラム及び他の実行可能なプログラム要素は、本明細書において個別のブロックとして示されるが、こうしたプログラム及び要素がコンピューティング装置１７０１の異なる記憶要素における様々な時間において位置し得るものであり、且つコンピュータ１７０１の１つまたは複数のプロセッサ１７０３によって実行されることが理解される。データ処理ソフトウェア１７０６の実施態様は、記憶されまたはいくつかの形式のコンピュータ可読媒体に亘り送信され得る。開示された方法のいずれもコンピュータ可読媒体に組み込まれたコンピュータ可読指令によって実行され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピュータによってアクセス可能な任意の入手可能な媒体であり得る。例示により、限定されるものではないが、コンピュータ可読媒体は、「コンピュータ記憶媒体」及び「通信媒体」を含み得る。「コンピュータ記憶媒体」は、コンピュータ可読指令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータのような情報の記憶のための任意の方法及び技術において実行される揮発性及び不揮発性の取り外し可能な及び取り外し不可能な媒体を含み得る。例示的コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学的記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用され且つコンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を含み得る。

本方法及びシステムは、機械学習及びインタラクティブ学習のような人工知能（ＡＩ）技術を使用し得る。こうした技術の例は、限定されるものではないが、エキスパートシステム、事例に基づく推論、ベイジアンネットワーク、動作ベースのＡＩ、ニューラルネットワーク、ファジーシステム、進化的計算法（たとえば、遺伝的アルゴリズム）、及びハイブリッドインテリジェントシステム（たとえば、ニューラルネットワークまたは統計的学習からの生産ルールを通して生成されるエキスパート推論ルール）を含む。

好適な実施形態及び特定の例と関連して方法及びシステムが説明されてきたが、本明細書における実施形態が全ての点において限定的ではなく例示的なものであることを意図するように、説明された特定の実施形態に範囲を制限することを意図するものではない。

本開示の態様は、システム法定分類のような特定の法定分類において記載され且つ主張され得るが、これは、利便性のためのものにすぎず、当業者は、本開示のそれぞれの態様が任意の法定分類において説明され且つ特許請求され得ることを理解する。他のことが明確に記載されない限り、本明細書において説明された任意の方法または態様が、そのステップが特定の順序で実行されることを要求するものとして解釈されることを全く意図しない。したがって、方法クレームが特許請求の範囲または明細書においてそのステップが特定の順序に限定されることを詳細に記載しない場合、順序が任意の関係において推定されることを全く意図しない。これは、ステップまたは動作的フローの構成に関する論理事項、文法的組織または句読点から生じる明白な意味、または本明細書において記載された態様の数または形式を含む、解釈のための任意の可能な非表現ベースを保持する。

本開示において本開示の範囲または精神から逸脱することなく様々な変更及び変形が成され得ることが当業者に明らかとなる。本開示の他の実施形態は、明細書の検討事項及び本明細書に開示された本方法及び／またはシステムの実施から当業者に明らかとなる。明細書及び例は例示にすぎないものとしてみなされ、本開示の真の範囲及び精神は、以下の特許請求の範囲により示されることを意図する。
本発明のまた別の態様は、以下のとおりであってもよい。
〔１〕濾過システムの１つまたは複数の膜と関連付けられた１つまたは複数のパラメータを監視することと、
前記監視された１つまたは複数のパラメータに基づいて１つまたは複数のフィルターの状態を判定することと、
前記判定された状態に基づいて１つまたは複数の保守手順を実行することと、
を備える方法。
〔２〕全ての前記濾過システムの平均としてまたは前記濾過システム内のローカルの性能パラメータを監視することによって監視を実行し、個々のフィルター汚染における空間変動性を検出する、前記〔１〕に記載の方法。
〔３〕前記１つまたは複数のパラメータが、トランスフィルタ圧力低下、濾過流量、濾過濁度、濾過塩分濃度、濾過ｐＨ、濾過色、濾過硬度、濾過全有機濃度、濾過微生物数、供給微生物数、１つまたは複数の所定の濾過、供給または濃縮イオンの濃度、及び、１つまたは複数の所定の濾過、供給または濃縮非イオン分子の濃度、の１つまたは複数を備える、前記〔１〕に記載の方法。
〔４〕監視される前記１つまたは複数のパラメータが、前端（流入）、後端（濃縮または取り出し）及び濾過（または透過）において監視され、前記供給側及び濾過側パラメータの両方が全ての位置において監視される、前記〔３〕に記載の方法。
〔５〕前記監視された１つまたは複数のパラメータに基づいて前記１つまたは複数のフィルターの状態を判定することが、前記監視された１つまたは複数のパラメータに基づいて統計的分析を実行することを備える、前記〔１〕に記載の方法。
〔６〕前記１つまたは複数のフィルターの前記状態が、次のフィルター成熟または濾過準備の状態、検出されたフィルター成熟または濾過準備の状態、次の完全性欠落、検出された完全性欠落、次の透過性損失、及び検出された透過性損失の１つまたは複数を備える、前記〔１〕に記載の方法。
〔７〕前記１つまたは複数の保守手順が、フィルター洗浄手順、フィルター分離手順、フィルター修復手順、フィルター交換手順、及びフィルター固定手順の１つまたは複数を備える、前記〔１〕に記載の方法。
〔８〕定圧動作の間の流体濾過処理量の変化及び一定濾過処理量動作の間の圧力変化の少なくとも１つを監視することと、
前記濾過処理量の変化及び前記圧力変化の少なくとも１つに基づいて汚染メカニズムを判定することと、
前記判定された汚染メカニズムに基づいて洗浄プロトコルを選択することと、
を備える方法。
〔９〕前記選択された洗浄プロトコルにより洗浄手順を実行することをさらに備える、前記〔８〕に記載の方法。
〔１０〕濾過処理量の変化を監視することが、所定時間に亘り濾過流れを計測することを備え、圧力変化を監視することが、所定時間に亘り圧力を計測することを備える、前記〔８〕に記載の方法。
〔１１〕汚染メカニズムを判定することが、１つまたは複数の所定の汚染モデルによる濾過流れの変化または圧力変化の数学的分析を実行することを備える、前記〔８〕に記載の方法。
〔１２〕前記汚染メカニズムが、濃度分極、化学的活性分子の有機物吸着、塩及び水酸化物の沈殿によるスケール、大きい懸濁粒子または小さいコロイド粒子の堆積物による固形物及び孔遮断、不活性高分子による堆積物によるゲル形成、及び生物学的活性有機体の堆積物及び成長による生物付着の１つまたは複数を備える、前記〔８〕に記載の方法。
〔１３〕前記１つまたは複数の所定の汚染モデルが、ハーミアモデル（Ｈｅｒｍｉａ’ｓ ｍｏｄｅｌ）、変形ハーミアモデル（ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｈｅｒｍｉａ’ｓ ｍｏｄｅｌ）及び直列抵抗モデル（ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ−ｉｎ−ｓｅｒｉｅｓ ｍｏｄｅｌ）の１つまたは複数を備える、前記〔８〕に記載の方法。
〔１４〕前記洗浄プロトコルを選択することが、洗浄方法及び前記洗浄方法と関連付けられた１つまたは複数のパラメータを選択することを備える、前記〔８〕に記載の方法。
〔１５〕第１のチャンバ及び第２のチャンバの間を流れる流体に圧力を付加するように構成された圧力ポンプと、
前記第１のチャンバ及び第２のチャンバの間で被覆された膜を横切って流れる流体と関連付けられた少なくとも１つのパラメータを決定するように構成された流量センサと、
前記第１のチャンバから前記第２のチャンバへと流れる前記流体の圧力測定値を決定するように構成された圧力センサと、
前記圧力測定値に基づいて前記第１のチャンバから前記第２のチャンバへと前記膜を横切って流れる流体において前記圧力ポンプに第１の所定時間定圧を付加させ、
前記少なくとも１つのパラメータに基づいて前記圧力ポンプに第２の所定時間前記膜を横切って前記流体の流れを逆流させるように構成された、
濾過管理システムと、を備えるシステム。
〔１６〕前記少なくとも１つのパラメータに基づいて前記圧力ポンプに前記膜を横切って前記流体の流れを逆流させることが、前記少なくとも１つのパラメータを少なくとも１つの閾値と比較することを備える、前記〔１５〕に記載のシステム。
〔１７〕前記定圧を付加するために時間を調整することと、前記定圧を反転させるために時間を調整することと、の少なくとも１つのために構成されたタイマーを更に備える、前記〔１６〕に記載のシステム。
〔１８〕前記少なくとも１つのパラメータが、流体の流速、流体の流速の変化率、所定時間、前記膜を通して透過する流量、の１つまたは複数である、前記〔１６〕に記載のシステム。
〔１９〕前記第１の所定時間及び前記第２の所定時間の１つまたは複数が一定値である、前記〔１６〕に記載のシステム。
〔２０〕前記第１の所定時間及び前記第２の所定時間の１つまたは複数が所定の式に基づいて決定される、前記〔１６〕に記載のシステム。

Claims (18)

1. 現在の濾過サイクルの間に、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間を流れる流体に圧力を付加するように構成された圧力ポンプと、
   現在の濾過サイクルの間に、前記第１のチャンバ及び前記第２のチャンバの間で被覆された膜を横切って流れる流体と関連付けられた少なくとも１つのパラメータを決定するように構成された流量センサと、
   現在の濾過サイクルの間に、前記第１のチャンバから前記第２のチャンバへと流れる前記流体の圧力測定値を決定するように構成された圧力センサと、
   前記圧力測定値に基づいて前記第１のチャンバから前記第２のチャンバへと前記膜を横切って流れる前記流体において前記圧力ポンプに第１の所定時間定圧を付加させるように構成された濾過管理システムと、を備え、
   前記濾過管理システムが、
   前記第１の所定時間の間に、少なくとも１つのパラメータに少なくとも基づいて、前記現在の濾過サイクルの線形化された流束減少率が、前の濾過サイクルの線形化された流束減少率よりも大きいと決定し、前記現在の濾過サイクルの線形化された流束減少率が、前記前の濾過サイクルの線形化された流束減少率よりも大きいという決定に基づいて、前記圧力ポンプに前記流体への定圧の付加を停止させ、前記流体の流れが停止した後に、第２の所定時間前記膜を横切って前記流体の流れを逆流させるようにさらに構成されている、システム。
2. 前記少なくとも１つのパラメータに少なくとも基づいて、前記現在の濾過サイクルの線形化された流束減少率が、前の濾過サイクルの線形化された流束減少率よりも大きいと決定することが、前記少なくとも１つのパラメータを少なくとも１つの閾値と比較することを備える、請求項１に記載のシステム。
3. 前記定圧を付加するために時間を調整することと、前記定圧を反転させるために時間を調整することと、の少なくとも１つのために構成されたタイマーを更に備える、請求項２に記載のシステム。
4. 前記少なくとも１つのパラメータが、流体の流速、流体の流速の変化率、又は所定時間、前記膜を通して透過する流量、の１つまたは複数である、請求項２に記載のシステム。
5. 前記第１の所定時間及び前記第２の所定時間の１つまたは複数が一定値である、請求項２に記載のシステム。
6. 前記第２の所定時間が、前記膜上に成長した汚染量の計測に基づく、請求項２に記載のシステム。
7. 前記圧力センサが、さらに、定圧動作の間の流体濾過処理量の変化又は一定濾過処理量動作の間の圧力変化の少なくとも１つを監視するように構成され、
   前記濾過管理システムが、さらに、前記濾過処理量の変化及び前記圧力変化の少なくとも１つに基づいて汚染メカニズムを判定し、前記判定された汚染メカニズムに基づいて洗浄プロトコルを選択するように構成された、
   請求項１に記載のシステム。
8. 前記濾過管理システムが、さらに、前記選択された洗浄プロトコルにより洗浄手順を実行するように構成された、請求項７に記載のシステム。
9. 前記圧力センサが、さらに、所定時間に亘り濾過流れを計測するように構成され、圧力変化を監視することが、所定時間に亘り圧力を計測することを備える、請求項７に記載のシステム。
10. 前記濾過管理システムが、さらに、ハーミアモデル、変形ハーミアモデル、又は直列抵抗モデルの１つまたは複数に従って、前記濾過流れの変化又は前記圧力変化の数学的分析を実行するように構成された、請求項７に記載のシステム。
11. 前記汚染メカニズムが、濃度分極、化学的活性分子の有機物吸着、塩及び水酸化物の沈殿によるスケール、大きい懸濁粒子若しくは小さいコロイド粒子の堆積物による固形物及び孔遮断、不活性高分子による堆積物によるゲル形成、又は生物学的活性有機体の堆積物及び成長による生物付着の１つまたは複数を備える、請求項７に記載のシステム。
12. 前記濾過管理システムが、さらに、洗浄方法及び前記洗浄方法と関連付けられた１つまたは複数のパラメータを選択するように構成された、請求項７に記載のシステム。
13. 圧力ポンプにより、現在の濾過サイクルの間に、第１のチャンバ及び第２のチャンバの間を流れる流体に圧力を付加することと、
    流量センサにより、現在の濾過サイクルの間に、前記第１のチャンバ及び前記第２のチャンバの間で被覆された膜を横切って流れる流体と関連付けられた少なくとも１つのパラメータを決定することと、
    圧力センサにより、現在の濾過サイクルの間に、前記第１のチャンバから前記第２のチャンバへと流れる前記流体の圧力測定値を決定することと、及び
    濾過管理システムにより、前記圧力測定値に基づいて前記第１のチャンバから前記第２のチャンバへと前記膜を横切って流れる前記流体において前記圧力ポンプに第１の所定時間定圧を付加させることと、を備え、
    前記濾過管理システムが、
    前記第１の所定時間の間に、少なくとも１つのパラメータに少なくとも基づいて、前記現在の濾過サイクルの線形化された流束減少率が、前の濾過サイクルの線形化された流束減少率よりも大きいと決定し、前記現在の濾過サイクルの線形化された流束減少率が、前の濾過サイクルの線形化された流束減少率よりも大きいという決定に基づいて、前記圧力ポンプに前記流体への定圧の付加を停止させ、前記流体の流れが停止した後に、第２の所定時間前記膜を横切って前記流体の流れを逆流させるように構成されている、方法。
14. 前記少なくとも１つのパラメータに少なくとも基づいて、前記現在の濾過サイクルの線形化された流束減少率が、前の濾過サイクルの線形化された流束減少率よりも大きいと決定することが、前記少なくとも１つのパラメータを少なくとも１つの閾値と比較することを備える、請求項１３に記載の方法。
15. 前記定圧を付加するために時間を調整することと、前記定圧を反転させるために時間を調整することと、を更に備える、請求項１４に記載の方法。
16. 前記少なくとも１つのパラメータが、流体の流速、流体の流速の変化率、又は所定時間、前記膜を通して透過する流量、の１つまたは複数である、請求項１４に記載の方法。
17. 前記第１の所定時間及び前記第２の所定時間の１つまたは複数が一定値である、請求項１４に記載の方法。
18. 前記第２の所定時間が、前記膜上に成長した汚染量の計測に基づく、請求項１４に記載の方法。

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