特開 2024-131070 解析装置、解析方法及び制御プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024131070

(43)【公開日】2024-09-30

(54)【発明の名称】解析装置、解析方法及び制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   B01D 61/20 20060101AFI20240920BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20240920BHJP

【ＦＩ】

B01D61/20

G05B23/02 R

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023041102

(22)【出願日】2023-03-15

(71)【出願人】

【識別番号】000000033

【氏名又は名称】旭化成株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100099759

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 篤

(74)【代理人】

【識別番号】100123582

【弁理士】

【氏名又は名称】三橋 真二

(74)【代理人】

【識別番号】100108903

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 和広

(74)【代理人】

【識別番号】100142387

【弁理士】

【氏名又は名称】齋藤 都子

(74)【代理人】

【識別番号】100135895

【弁理士】

【氏名又は名称】三間 俊介

(72)【発明者】

【氏名】三上 大助

(72)【発明者】

【氏名】二之宮 成樹

【テーマコード（参考）】

3C223

4D006

【Ｆターム（参考）】

3C223AA05

3C223BA03

3C223CC02

3C223EB01

3C223FF13

3C223FF22

3C223FF26

3C223FF35

3C223FF46

3C223FF52

3C223GG01

3C223HH02

4D006GA06

4D006GA07

4D006HA41

4D006JA51Z

4D006KA01

4D006KA16

4D006KB04

4D006KB11

4D006KB17

4D006KE30P

4D006MA01

4D006PA01

4D006PB02

4D006PC02

(57)【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。

【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。

【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】

【特許文献1】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】

本開示の一側面に係る解析装置において、伸度保持率に基づいて、濾過膜の使用可能期間を推定する推定部をさらに有し、出力部は、伸度保持率に関する情報として、濾過膜の使用可能期間を出力することが好ましい。

【0012】

本開示の一側面に係る解析装置において、取得部は、濾過器の所有者による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、濾過器を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、出力部は、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ことが好ましい。

【0013】

本開示の一側面に係る解析装置において、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ことが好ましい。

【0014】

本開示の一側面に係る解析方法は、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、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し、伸度保持率に関する情報を出力することを特徴とする。

【0015】

本開示の一側面に係る制御プログラムは、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、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し、伸度保持率に関する情報を出力部によって出力することをコンピュータに実行させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0016】

本開示によれば、解析装置、解析方法及び制御プログラムは、濾過膜の伸度保持率を簡易に算出することができる。

【0017】

本開示の目的及び効果は、特に請求項において指摘される構成要素及び組み合わせを用いることによって認識され、且つ、得られる。前述の一般的な説明及び後述の詳細な説明の両方は、例示的及び説明的なものであり、特許請求の範囲に記載されている本開示を制限するものではない。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】解析システムの概略構成の一例を示す図である。

【図2】濾過装置の概略構成の一例を示す図である。

【図3】濾過装置の概略構成を示すブロック図である。

【図4】解析装置の概略構成を示すブロック図である。

【図5】解析装置の解析処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜における稼働期間と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【図7】半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜における単位時間あたりの濾過流量と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【図8】半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜における洗浄回数と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【図9】濾過膜の稼働期間と伸度保持率との関係について説明するためのグラフである。

【図10】製薬用水である純水の製造用の濾過膜における稼働期間と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【図11】製薬用水である純水の製造用の濾過膜における単位時間あたりの濾過流量と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面を参照して本開示の様々な実施形態について説明する。本開示の技術的範囲はこれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明及びその均等物に及ぶ点に留意されたい。

【0020】

図１は、解析システム１の概略構成の一例を示す図である。

【0021】

図１に示すように、解析システム１は、一又は複数の濾過装置２及び解析装置３を有する。各濾過装置２の所有者は、半導体又は医薬品等の製品を製造する製造業者である。

【0022】

濾過装置２は、ネットワーク４を介して各々解析装置３と電気的又は光学的に接続され、データ及び情報を送受信する。濾過装置２は、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を精製するために用いられる。半導体製造用水及び製薬用水は、例えば、超純水又は純水である。濾過装置２は、濾過装置２を構成する各部の運転条件を収集する。

【0023】

解析装置３は、ネットワーク４を介して濾過装置２によって収集された情報を受信する。解析装置３は、受信した濾過装置２の各部の運転条件に基づいて、濾過装置２が有する濾過膜２１６の寿命を推定する。

【0024】

図２は、濾過装置２の概略構成の一例を示す図である。以降の実施形態では、半導体製造用水及び製薬用水として超純水を精製する濾過装置２の概略構成の一例を示す。

【0025】

図２に示すように、濾過装置２は、タンク２０１、第１ポンプ２０２、熱交換装置２０３、水温計２０４、有機物分解装置２０５、脱気装置２０６、第２ポンプ２０７、イオン交換装置２０８、第１圧力計２０９、第１流量計２１０、濾過器２１１、第２圧力計２１２、第３圧力計２１３、水質計２１４及び第２流量計２１５を有する。

【0026】

タンク２０１、第１ポンプ２０２、熱交換装置２０３、有機物分解装置２０５、脱気装置２０６、第２ポンプ２０７、イオン交換装置２０８及び濾過器２１１は、配管を介して相互に接続される。水温計２０４、第１圧力計２０９、第１流量計２１０、第２圧力計２１２、第３圧力計２１３、水質計２１４及び第２流量計２１５は、配管に流れる液体の状態を計測可能に、配管に接続される。

【0027】

濾過装置２は、超純水を精製する。濾過装置２で精製された超純水は、ユースポイントＵＰで使用される。ユースポイントＵＰは、半導体製造工程に含まれる各工程の前後に実施される洗浄作業を行う箇所、又は、半導体製造工程において半導体ウェハの研磨及び切断を行う箇所等である。また、ユースポイントＵＰは、製薬工程において、医薬品の洗浄作業を行う箇所又は薬品を希釈する箇所等である。

【0028】

タンク２０１は、超純水の原料となる一次純水を溜めるために用いられる。タンク２０１は、一次純水として、純水製造装置（不図示）において原水から精製された純水を溜める機能を有する。また、タンク２０１は、ユースポイントＵＰへ供給した超純水の一部が返送された水を受け入れる機能を有する。

【0029】

第１ポンプ２０２は、タンク２０１及び熱交換装置２０３に接続される。第１ポンプ２０２は、タンク２０１から一次純水を吸引し、熱交換装置２０３へ供給する。第１ポンプ２０２は、非容積ポンプ、容積ポンプ又は特殊ポンプ等の超純水製造で使用されるポンプである。第１ポンプ２０２は、液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量（例えば第１ポンプ２０２を駆動するモータの回転速度）を設定（変更）可能に設けられてもよい。

【0030】

熱交換装置２０３は、第１ポンプ２０２及び有機物分解装置２０５に接続される。熱交換装置２０３は、第１ポンプ２０２から供給された一次純水を温度調整し、温度調整した一次純水を有機物分解装置２０５へ送る。熱交換装置２０３は、液体を加熱又は冷却する温度を設定（変更）可能に設けられてもよい。

【0031】

水温計２０４は、熱交換装置２０３及び有機物分解装置２０５を接続する配管に設けられる。水温計２０４は、熱交換装置２０３を通過した一次純水の温度を計測する。水温計２０４は、計測した一次純水の温度を示す温度情報を出力する。すなわち、温度情報は、濾過器２１１によって濾過される液体の温度を示す。水温計２０４は、熱交換装置２０３と有機物分解装置２０５との間に限らず、熱交換装置２０３から濾過器２１１までの任意の位置に配置されてもよい。

【0032】

有機物分解装置２０５は、熱交換装置２０３及び脱気装置２０６に接続される。有機物分解装置２０５は、紫外線ランプを有する。有機物分解装置２０５は、紫外線ランプから出力された紫外線によって、熱交換装置２０３から送られた一次純水に含まれる全有機炭素（Total Organic Carbon、ＴＯＣ）成分を有機酸及び二酸化炭素に分解する。有機物分解装置２０５は、分解した有機酸及び二酸化炭素を含む一次純水を脱気装置２０６へ送る。

【0033】

脱気装置２０６は、有機物分解装置２０５及び第２ポンプ２０７に接続される。脱気装置２０６は、有機物分解装置２０５から送られた一次純水に含まれる無機系炭素（Inorganic Carbon、ＩＣ）及び溶存酸素を除去する。脱気装置２０６は、無機系炭素及び溶存酸素を除去した一次純水を第２ポンプ２０７へ送る。

【0034】

第２ポンプ２０７は、脱気装置２０６及びイオン交換装置２０８に接続される。第２ポンプ２０７は、脱気装置２０６から送られた一次純水をイオン交換装置２０８へ供給する。第２ポンプ２０７は、非容積ポンプ、容積ポンプ又は特殊ポンプ等の超純水製造で使用されるポンプである。第２ポンプ２０７は、液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量（例えば第２ポンプ２０７を駆動するモータの回転速度）を設定（変更）可能に設けられてもよい。

【0035】

イオン交換装置２０８は、第２ポンプ２０７及び濾過器２１１に接続される。イオン交換装置２０８は、イオン交換膜又はイオン交換樹脂を有する。イオン交換装置２０８は、イオン交換膜又はイオン交換樹脂によって、第２ポンプ２０７から供給された一次純水に含まれる塩類、無機系炭素、有機酸及び二酸化炭素を除去する。イオン交換装置２０８は、塩類、無機系炭素、有機酸及び二酸化炭素を除去した一次純水を濾過器２１１へ送る。

【0036】

第１圧力計２０９は、イオン交換装置２０８及び濾過器２１１を接続する配管に設けられる。第１圧力計２０９は、イオン交換装置２０８から濾過器２１１に送られる一次純水（供給水）に掛かる圧力（第１圧力）を計測する。第１圧力計２０９は、計測した第１圧力を出力する。

【0037】

第１流量計２１０は、イオン交換装置２０８及び濾過器２１１を接続する配管に設けられる。第１流量計２１０は、供給水導入口２１７から導入される一次純水（供給水）の単位時間あたりの流量を濾過器２１１への単位時間あたりの供給流量として計測する。第１流量計２１０は、計測した濾過器２１１への単位時間あたりの供給流量を出力する。

【0038】

濾過器２１１は、濾過膜２１６、供給水導入口２１７、第１濾過水排出口２１８、第２濾過水排出口２１９及び濃縮水排出口２２０を有する。供給水導入口２１７は、イオン交換装置２０８に接続される。第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９は、ユースポイントＵＰに接続される。濃縮水排出口２２０は、濃縮水処理装置（不図示）に接続される。

【0039】

濾過膜２１６は、超純水又は純水の製造に使用される。濾過膜２１６は、超純水又は純水を濾過する。超純水又は純水は、液体の一例である。濾過膜２１６は、超純水製造に使用される中空糸膜であり、有機物分解装置２０５及びイオン交換装置２０８によって除去しきれなかった微粒子を除去する限外濾過膜（ＵＦ膜）又は精密濾過膜（ＭＦ膜）である。濾過膜２１６は、平膜であってもよい。

【0040】

供給水導入口２１７は、イオン交換装置２０８から送られた一次純水を供給水として濾過器２１１に導入するための開口である。第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９は、濾過膜２１６を透過させることによって一次純水から精製された超純水を濾過水として排出するための開口である。濃縮水排出口２２０は、濾過膜２１６によって超純水を精製する過程において精製される、不純物を多く含む濃縮水を廃水として排出するための開口である。

【0041】

濾過器２１１は、イオン交換装置２０８から送られた一次純水を供給水導入口２１７から導入する。濾過器２１１は、供給水導入口２１７から導入した一次純水を濾過膜２１６に透過させることによって超純水を精製する。濾過器２１１は、濾過膜２１６によって精製された超純水を第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９から排出し、ユースポイントＵＰへ送る。また、濾過器２１１は、濾過膜２１６によって超純水を精製する過程において精製された濃縮水を濃縮水排出口２２０から排出し、濃縮水処理装置（不図示）へ送る。

【0042】

第２圧力計２１２は、第２濾過水排出口２１９及びユースポイントＵＰを接続する配管に設けられる。第２圧力計２１２は、第２濾過水排出口２１９から排出される超純水（濾過水）に掛かる圧力（第２圧力）を計測する。第２圧力計２１２は、計測した第２圧力を出力する。

【0043】

第３圧力計２１３は、濃縮水排出口２２０及び濃縮水処理装置（不図示）を接続する配管に設けられる。第３圧力計２１３は、濃縮水排出口２２０から排出される濃縮水（廃水）に掛かる圧力（第３圧力）を計測する。第３圧力計２１３は、計測した第３圧力を出力する。

【0044】

水質計２１４は、第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９並びにユースポイントＵＰを接続する配管に設けられる。水質計２１４は、第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９から排出される超純水（濾過水）の水質に関する成分の量を計測する。水質計２１４は、水質に関する成分として、例えば微粒子数、比抵抗（溶解性物質の総合指標）、全有機炭素及び溶存酸素濃度等の成分の量を計測する。水質計２１４は、計測した成分の量を示す水質情報を出力する。すなわち、水質情報は、濾過膜２１６によって濾過された超純水又は純水の水質を示す。

【0045】

第２流量計２１５は、第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９並びにユースポイントＵＰを接続する配管に設けられる。第２流量計２１５は、第１濾過水排出口２１８及び第２濾過水排出口２１９から排出される超純水（濾過水）の単位時間あたりの流量の合計値を、濾過器２１１の単位時間あたりの濾過流量として計測する。第２流量計２１５は、計測した濾過器２１１の単位時間あたりの濾過流量を出力する。

【0046】

図３は、濾過装置２の概略構成を示すブロック図である。

【0047】

図３に示すように、濾過装置２は、前述した構成に加えて、第１記憶部２２１、第１通信部２２２、第１表示部２２３、第１操作部２２４、タイマ２２５、カウンタ２２６、インタフェース部２２７及び制御部２２８等をさらに有する。第１記憶部２２１、第１通信部２２２、第１表示部２２３、第１操作部２２４、タイマ２２５、カウンタ２２６、インタフェース部２２７及び制御部２２８は、バスを介して電気的に相互に接続される。

【0048】

第１記憶部２２１は、プログラム又はデータを記憶する。第１記憶部２２１は、例えば、半導体メモリ装置を有する。第１記憶部２２１は、制御部２２８による処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。プログラムは、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能、且つ、非一時的な可搬型記憶媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて第１記憶部２２１にインストールされる。

【0049】

第１通信部２２２は、濾過装置２を他の装置と通信可能にする。第１通信部２２２は、通信インタフェース回路を有する。第１通信部２２２が有する通信インタフェース回路は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）又は無線ＬＡＮ等の通信インタフェース回路である。第１通信部２２２は、データを他の装置から受信して制御部２２８に供給すると共に、制御部２２８から供給されたデータを他の装置に送信する。

【0050】

第１表示部２２３は、画像を表示する。第１表示部２２３は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイを有する。第１表示部２２３は、制御部２２８から供給された表示データに基づいて画像を表示する。

【0051】

第１操作部２２４は、濾過装置２に対する操作者の入力操作を受け付ける。第１操作部２２４は、例えば、ボタン又はキーパッドを有する。第１操作部２２４は、第１表示部２２３と一体化されたタッチパネルを有してもよい。第１操作部２２４は、操作者の入力操作に応じた信号を生成して制御部２２８に供給する。

【0052】

タイマ２２５は、濾過膜２１６が（未使用状態から）使用され始めてから現在までの経過時間を計測する。タイマ２２５は、濾過膜２１６の使用開始時期を示す開始時期情報と、計測した経過時間を示す稼働期間情報とを制御部２２８へ出力する。すなわち、稼働期間情報は、濾過器２１１の稼働期間を示す。

【0053】

カウンタ２２６は、濾過器２１１が設置されてから現在までに、定期点検等で濾過器２１１の洗浄が行われた回数（洗浄回数）を計測する。カウンタ２２６は、計測した洗浄回数を制御部２２８へ出力する。

【0054】

インタフェース部２２７は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のシリアルバスに準じた及び濾過装置２の各構成に準拠した、１つ又は複数のインタフェース回路を有する。インタフェース部２２７は、第１ポンプ２０２、熱交換装置２０３、水温計２０４、第２ポンプ２０７、第１圧力計２０９、第２圧力計２１２、第３圧力計２１３、水質計２１４及び第２流量計２１５と電気的に接続する。インタフェース部２２７は、制御部２２８から送信された信号を第１ポンプ２０２、熱交換装置２０３及び第２ポンプ２０７へ送信する。また、インタフェース部２２７は、水温計２０４、第１圧力計２０９、第２圧力計２１２、第３圧力計２１３、水質計２１４及び第２流量計２１５から送信された情報を制御部２２８へ送信する。制御部２２８は、インタフェース部２２７の代わりに、第１通信部２２２を介して第１ポンプ２０２、熱交換装置２０３、第２ポンプ２０７、水温計２０４、第２圧力計２１２、第３圧力計２１３、水質計２１４及び／又は第２流量計２１５と接続されてもよい。

【0055】

制御部２２８は、濾過装置２の動作を統括的に制御するデバイスであり、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御部２２８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を有する。制御部２２８は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を有してもよい。制御部２２８は、第１記憶部２２１に記憶されているプログラム並びに第１通信部２２２及び第１操作部２２４からの入力に基づいて濾過装置２の各種処理が適切な手順で実行されるように、各構成の動作を制御すると共に、各種の処理を実行する。

【0056】

制御部２２８は、インタフェース部２２７を介して第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７へ制御信号を送信し、第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７による液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量を設定すると共に、濾過装置２の配管内で液体が流れるように第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７を制御する。また、制御部２２８は、インタフェース部２２７を介して熱交換装置２０３へ制御信号を送信し、熱交換装置２０３が一次純水を加熱する温度を設定すると共に、一次純水を加熱するように熱交換装置２０３を制御する。

【0057】

また、制御部２２８は、インタフェース部２２７を介して水温計２０４から温度情報を受信し、受信した温度情報を、第１通信部２２２を介して解析装置３へ送信する。

【0058】

また、制御部２２８は、インタフェース部２２７を介して第１圧力計２０９、第２圧力計２１２及び第３圧力計２１３から第１圧力、第２圧力及び第３圧力を受信する。制御部２２８は、受信した各圧力から、濾過器２１１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を生成し、生成した圧力情報を、第１通信部２２２を介して解析装置３へ送信する。制御部２２８は、各圧力の合計値、平均値、中央値、最小値又は最大値等の統計値を示すように圧力情報を生成する。制御部２２８は、第１圧力、第２圧力又は第３圧力の何れか一つを示すように圧力情報を生成してもよい。制御部２２８は、以下に示す式（１）を用いて圧力を算出し、算出した圧力を示すように圧力情報を生成してもよい。
圧力＝［（第１圧力＋第３圧力）／２］－（第２圧力）…（１）

【0059】

また、制御部２２８は、インタフェース部２２７を介して水質計２１４から水質情報を受信し、受信した水質情報を、第１通信部２２２を介して解析装置３へ送信する。

【0060】

また、制御部２２８は、インタフェース部２２７を介して第１流量計２１０及び第２流量計２１５から濾過器２１１への単位時間あたりの供給流量及び濾過器２１１の単位時間あたりの濾過流量を受信する。制御部２２８は、受信した各流量から、濾過器２１１における液体の流量に関する流量情報を生成し、生成した流量情報を、第１通信部２２２を介して解析装置３へ送信する。制御部２２８は、濾過器２１１の単位時間あたりの濾過流量を示すように流量情報を生成する。制御部２２８は、濾過器２１１への単位時間あたりの供給流量を示すように流量情報を生成してもよい。制御部２２８は、濾過器２１１への単位時間あたりの供給流量から受信した各流量から濾過器２１１の単位時間あたりの濾過流量を減算することにより、濃縮水排出口２２０から排出される濃縮水の流量を濾過器２１１の単位時間あたりの濃縮流量として算出してもよい。その場合、制御部２２８は、濾過器２１１の単位時間あたりの濃縮流量を示すように流量情報を生成してもよい。制御部２２８は、水温計２０４によって計測された一次純水の温度と、濾過器２１１を製造するメーカのパンフレット等に記載された所定の水温での濾過可能流量とから濾過流量を推定し、推定した濾過流量を示すように流量情報を生成してもよい。

【0061】

また、制御部２２８は、タイマ２２５から開始時期情報及び稼働期間情報を受信し、受信した開始時期情報及び稼働期間情報を、第１通信部２２２を介して解析装置３へ送信する。

【0062】

また、制御部２２８は、濾過装置２の操作者によって第１操作部２２４に入力された、又は、濾過装置２と通信可能な他の装置から出力され且つ第１通信部２２２を介して濾過装置２に入力された薬品種情報、濃度情報、洗浄時間情報及び頻度情報を受信する。薬品種情報は、濾過器２１１の洗浄に用いた薬品の種類を示す。濃度情報は、濾過器２１１の洗浄に用いた薬品の濃度を示す。洗浄時間情報は、濾過器２１１の洗浄に掛かった時間を示す。頻度情報は、濾過器２１１の洗浄を繰り返し実施する所定の時間間隔（例えば、月ごと、季節ごと又は１年ごと）を示す。また、制御部２２８は、カウンタ２２６から回数情報を受信する。制御部２２８は、受信した薬品種情報、濃度情報、洗浄時間情報、頻度情報及び回数情報を濾過器２１１の洗浄に関する洗浄条件情報として、第１通信部２２２を介して解析装置３へ送信する。

【0063】

図４は、解析装置３の概略構成を示すブロック図である。

【0064】

図４に示すように、解析装置３は、第２記憶部３１、第２通信部３２、第２表示部３３、第２操作部３４及び処理部３５等を有する。第２記憶部３１、第２通信部３２、第２表示部３３、第２操作部３４及び処理部３５は、バスを介して電気的に相互に接続される。第２通信部３２及び第２表示部３３は、出力部の一例である。

【0065】

第２記憶部３１は、プログラム又はデータを記憶する。第２記憶部３１は、例えば、半導体メモリ装置を有する。第２記憶部３１は、処理部３５による処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能、且つ、非一時的な可搬型記憶媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて第２記憶部３１にインストールされる。

【0066】

第２通信部３２は、処理部３５を他の装置と通信可能にする。第２通信部３２は、通信インタフェース回路を有する。第２通信部３２が有する通信インタフェース回路は、有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等の通信インタフェース回路である。第２通信部３２は、データを他の装置から受信して処理部３５に供給すると共に、処理部３５から供給されたデータを他の装置に送信する。

【0067】

第２表示部３３は、画像を表示する。第２表示部３３は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイを有する。第２表示部３３は、処理部３５から供給された表示データに基づいて画像を表示する。

【0068】

第２操作部３４は、解析装置３に対する操作者の入力操作を受け付ける。第２操作部３４は、例えば、キーパッド、キーボード又はマウスを有する。第２操作部３４は、第２表示部３３と一体化されたタッチパネルを有してもよい。第２操作部３４は、操作者の入力操作に応じた信号を生成して処理部３５に供給する。

【0069】

処理部３５は、解析装置３に含まれる各構成の動作を統括的に制御するデバイスであり、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。処理部３５は、例えば、ＣＰＵを有する。処理部３５は、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等を有してもよい。処理部３５は、第２記憶部３１に記憶されているプログラム並びに第２通信部３２及び第２操作部３４からの入力に基づいて解析装置３の各種処理が適切な手順で実行されるように、各構成の動作を制御すると共に、各種の処理を実行する。

【0070】

処理部３５は、取得部３５１、算出部３５２、推定部３５３、特定部３５４及び出力制御部３５５を機能ブロックとして有する。これらの各部は、処理部３５によって実行されるプログラムによって実現される機能モジュールである。これらの各部は、ファームウェアとして解析装置３に実装されてもよい。

【0071】

図５は、解析装置３の解析処理の一例を示すフローチャートである。解析処理は、予め第２記憶部３１に記憶されているプログラムに基づき主に処理部３５によって解析装置３の各要素と協働して実行される。

【0072】

まず、取得部３５１は、開始時期情報、稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報を取得する。また、取得部３５１は、各濾過膜２１６の濾過前伸度情報及び交換希望時期情報を取得する（ステップＳ１０１）。

【0073】

濾過膜２１６の濾過前伸度情報は、濾過膜２１６の濾過前の伸度を示す。濾過膜２１６の濾過前の伸度は、未使用時の濾過膜２１６を単糸状態で測定した伸度、濾過器２１１を製造してから出荷前に濾過膜２１６を抜き取り且つ単糸状態で測定した伸度、又は、現地で稼働前に濾過膜２１６を濾過器２１１から抜き取り且つ単糸状態で測定した伸度等を含む。濾過膜２１６の濾過前の伸度は、濾過膜２１６を製造するメーカにおいて、濾過前の濾過膜２１６に対する引張試験を実施することによって設定される。濾過膜２１６の濾過前の伸度は、例えば、引張試験によって測定される濾過前の濾過膜２１６の引張伸び（破断伸度）である。

【0074】

交換希望時期情報は、各濾過器２１１の所有者による濾過器２１１の交換希望時期を示す。

【0075】

取得部３５１は、任意のタイミングで濾過装置２から送信された開始時期情報、稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報を、第２通信部３２を介して受信し、第２記憶部３１に予め記憶しておく。取得部３５１は、予め記憶された各情報を第２記憶部３１から読み出すことによって取得する。取得部３５１は、開始時期情報、稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報を、第２通信部３２を介して濾過装置２からリアルタイムに受信することにより取得してもよい。

【0076】

取得部３５１は、操作者により第２操作部３４又は不図示の情報処理装置を用いて設定された濾過前伸度情報及び／又は交換希望時期情報を第２操作部３４から又は第２通信部３２を介して受信し、第２記憶部３１に予め記憶しておく。取得部３５１は、予め記憶された濾過前伸度情報及び／又は交換希望時期情報を第２記憶部３１から読み出すことによって取得する。取得部３５１は、濾過前伸度情報及び／又は交換希望時期情報を第２操作部３４から又は第２通信部３２を介してリアルタイムに受信することにより取得してもよい。

【0077】

次に、取得部３５１は、学習モデルを取得する（ステップＳ１０２）。学習モデルは第２記憶部３１に予め記憶されている。取得部３５１は、学習モデルを第２記憶部３１から読み出すことによって取得する。取得部３５１は、第２通信部３２を介して外部の情報処理装置から学習モデルを受信することによって取得してもよい。

【0078】

学習モデルは、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１の稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び濾過前伸度情報が入力された場合に、所定の濾過膜２１６の伸度に関する伸度情報を出力するように学習される。伸度情報は、例えば伸度保持率である。伸度保持率は、その濾過膜２１６の濾過前の伸度に対する現在の伸度の比である。この伸度保持率は、一般に、濾過膜２１６の延性が低下して、脆くなる状態を実測することにより求められ、濾過前の濾過膜２１６と比較することによって濾過膜２１６の破断の危険性を判断する指標となる。濾過膜２１６の現在の伸度は、使用中の濾過膜２１６の伸度である。現在の伸度は、例えば、使用中の濾過器２１１から取り出した濾過膜２１６に対して引張試験を実施することによって測定される引張伸び（破断伸度）である。

【0079】

伸度保持率は、濾過膜２１６の濾過前の伸度に対する予測伸度の比であってもよい。濾過膜２１６の予測伸度は、例えば、使用中の濾過器２１１から取り出した濾過膜２１６に対して引張試験を実施することによって測定された引張伸び（破断伸度）と、上述した稼働期間情報、温度情報、流量情報、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とから、濾過膜２１６をさらに一定期間使用した後に上述した引張試験を実施することによって測定されると予測される引張伸び（破断伸度）である。

【0080】

学習モデルは、例えばラッソ回帰等の線形回帰のアルゴリズムを用いた教師あり学習で学習される。教師データとして、過去に濾過器２１１によって超純水を精製した際に得られた稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び濾過前伸度情報と、この濾過器２１１から取り出した濾過膜２１６を解析することによって得られた濾過膜２１６の伸度保持率とのセットが使用される。学習モデルとして、各教師データから推定された稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び濾過前伸度情報と、伸度保持率との関係性を示す線形モデルが学習（生成）される。学習モデルは、ＮＧＢｏｏｓｔ、ＸＧＢｏｏｓｔ又はディープラーニング等の他のアルゴリズムを用いて学習されてもよい。

【0081】

図６は、半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜２１６における稼働期間と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【0082】

図６の横軸は稼働期間を示し、縦軸は伸度保持率を示す。図６において、各点は、超純水製造に使用された濾過膜２１６の稼働期間と、その稼働期間だけ稼働させた濾過膜２１６の伸度保持率とに対応する位置にプロットされている。

【0083】

図６に示すように、稼働期間が長いほど伸度保持率が小さくなり、稼働期間が短いほど伸度保持率が大きくなる傾向がある。このように、稼働期間と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される稼働期間が長いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される稼働期間が短いほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0084】

図７は、半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜２１６における単位時間あたりの濾過流量と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【0085】

図７の横軸は単位時間あたりの濾過流量を示し、縦軸は伸度保持率を示す。図７において、各点は、超純水製造に使用された濾過膜２１６の単位時間あたりの濾過流量と、その濾過流量の液体を濾過した濾過膜２１６の伸度保持率とに対応する位置にプロットされている。

【0086】

図７に示すように、単位時間あたりの濾過流量が多いほど伸度保持率が小さくなり、濾過流量が少ないほど伸度保持率が大きくなる傾向がある。このように、単位時間あたりの濾過流量と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される単位時間あたりの濾過流量が多いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される濾過流量が少ないほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0087】

図８は、半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜２１６における洗浄回数と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【0088】

図８の横軸は濾過器２１１の洗浄が行われた回数（洗浄回数）を示し、縦軸は伸度保持率を示す。図８において、各点は、超純水の製造に使用された濾過器２１１の洗浄回数と、その洗浄回数だけ濾過器２１１が洗浄された濾過膜２１６の伸度保持率とに対応する位置にプロットされている。

【0089】

図８に示すように、洗浄回数が多いほど伸度保持率が小さくなり、洗浄回数が少ないほど伸度保持率が大きくなる傾向がある。このように、洗浄回数と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される洗浄回数が多いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される洗浄回数が少ないほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0090】

また、液体の温度が上昇することによって、濾過膜２１６の熱による機械的強さ、熱的性質及び寸法の変化と、熱及び酸素の作用による熱酸化劣化とにより、濾過膜２１６の分子鎖の切断及び分子量の低下が発生する。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、温度と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される温度が高いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される温度が低いほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0091】

また、濾過器２１１によって濾過される液体に掛かる圧力が増大し、その液体により濾過膜２１６に対する圧力が増大することによって、圧縮又は引張応力等による濾過膜２１６の寸法変化、又は、塑性変形が発生する。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、圧力と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される圧力が大きいほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される圧力が小さいほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0092】

また、液体中の酸化性物質による濾過膜２１６の酸化劣化によって、濾過膜２１６の分子切断による分子量低下又は架橋化が発生し、表面層の脆化又は微細なクラックが発生する。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、水質と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される酸化性物質の濃度が高いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される水質が良いほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0093】

また、濾過器２１１の洗浄に用いる薬品の種類によっては、濾過器２１１の洗浄を繰り返し実施することにより、濾過膜２１６の脆化又は微細なクラックが発生する。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、薬品種と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される薬品が濾過膜２１６の弾性に及ぼす影響が大きいほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される薬品が濾過膜２１６の弾性に及ぼす影響が小さいほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0094】

また、濾過器２１１の洗浄に用いる薬品の濃度が高いほど、濾過膜２１６の脆化又は微細なクラックが発生しやすくなる。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、濃度と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される濃度が高いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される濃度が低いほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0095】

また、濾過器２１１の洗浄に掛かった時間が長いほど、濾過膜２１６が薬品にさらされる時間が長くなり、濾過膜２１６の脆化又は微細なクラックが発生しやすくなる。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、洗浄時間と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される洗浄時間が長いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される洗浄時間が短いほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0096】

また、濾過器２１１の洗浄を繰り返し実施する時間間隔が短い（すなわち、濾過器２１１の洗浄の頻度が高い）ほど、濾過膜２１６の脆化又は微細なクラックが発生しやすくなる。これによって、濾過膜２１６の伸度保持率が低下する。このように、頻度と伸度保持率とは相関性を有する。学習モデルは、入力される頻度が高いほど、出力する伸度保持率が小さくなり、入力される頻度が低いほど、出力する伸度保持率が大きくなるように学習される。

【0097】

学習モデルは、解析装置３又は第２通信部３２を介して解析装置３と通信可能に接続される外部の学習装置で生成される。

【0098】

解析装置３は、学習モデルを用いることによって、稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報等の様々な種類のパラメータの様々な組み合わせに対する濾過膜２１６の伸度保持率を高精度に、且つ、効率よく算出することができる。また、解析装置３は、学習モデルを用いることによって、様々な種類のパラメータの様々な組み合わせについて濾過膜２１６の伸度保持率を記憶しておくことなく、濾過膜２１６の伸度保持率を算出できるため、第２記憶部３１の記憶容量を低減させることができる。また、解析装置３は、学習モデルを用いることによって、様々な種類のパラメータの様々な組み合わせに応じた複雑な判定を実行することなく、濾過膜２１６の伸度保持率を算出できるため、伸度保持率の算出時間の低減及び処理負荷の低減を図ることができる。

【0099】

次に、算出部３５２は、学習モデルに、取得部３５１によって取得された稼働期間情報、温度情報、流量情報、圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び濾過前伸度情報を入力し、学習モデルから出力された伸度情報を取得する。算出部３５２は、学習モデルから出力された伸度情報に基づいて、濾過膜２１６の伸度保持率を算出する（ステップＳ１０３）。例えば、算出部３５２は、学習モデルから出力される伸度情報に示される伸度保持率を濾過膜２１６の現在の伸度保持率として特定する。

【0100】

次に、推定部３５３は、算出部３５２によって算出された伸度保持率が第１閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。第１閾値は、濾過膜２１６に求められる濾過性能（濾過膜２１６の仕様）が満たされる伸度保持率の最小値に設定される。

【0101】

図９は、濾過膜２１６の稼働期間と伸度保持率との関係について説明するためのグラフである。

【0102】

図９の横軸は濾過膜２１６の稼働期間を示し、縦軸は濾過膜２１６の伸度保持率を示す。曲線Ｌ１は、濾過膜２１６の稼働期間と伸度保持率との関係を示す。図９に示すように、濾過膜２１６の稼働期間が長いほど、濾過膜２１６の伸度保持率が小さくなる。また、濾過膜２１６の伸度保持率が低減すると濾過膜２１６の破断可能性が増加し、膜破断が起こり、水質が維持できなくなる危険性が高まり、濾過膜２１６の伸度保持率が十分に低くなると、濾過膜２１６は液体を良好に濾過することができなくなる。図９に示す例では、稼働期間が８年を超えると、伸度保持率が５０％未満になり、濾過膜２１６は液体を良好に濾過することができなくなる。そのため、第１閾値Ｔ₁は５０％に設定されている。

【0103】

伸度保持率が第１閾値以上である場合（ステップＳ１０４のＮо）、出力制御部３５５は、特に処理を実行せずに、ステップＳ１０６へ処理を移行する。

【0104】

一方、伸度保持率が第１閾値未満である場合（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、出力制御部３５５は、異常処理を実行し（ステップＳ１０５）、一連の解析処理を終了する。出力制御部３５５は、異常処理において、濾過膜２１６の交換指示を第２表示部３３に表示することによって出力する。出力制御部３５５は、濾過膜２１６の交換指示を、第２通信部３２を介して管理者が利用する情報処理装置に送信することによって出力してもよい。濾過膜２１６の交換指示は、伸度保持率に関する情報の一例である。

【0105】

なお、出力制御部３５５は、異常処理として、濾過装置２の停止を指示する制御信号を、第２通信部３２を介して濾過装置２に送信することによって出力してもよい。濾過装置２の停止を指示する制御信号は、伸度保持率に関する情報の一例である。その場合、制御部２２８は、第１通信部２２２を介して解析装置３から濾過装置２の停止を指示する制御信号を受信し、第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７を停止させるように制御する。これにより、解析システム１は、不適切な液体が精製され続けることを抑制することができる。

【0106】

次に、推定部３５３は、算出部３５２によって算出された伸度保持率が第２閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。第２閾値は、第１閾値より大きい値に設定される。第２閾値は、濾過膜２１６に求められる濾過性能（濾過膜２１６の仕様）は満たされるが、現在の濾過性能が初期性能（濾過前の伸度）に対して十分に低下している場合の伸度保持率に設定される。図９に示す例では、稼働期間が５年を超えると、伸度保持率が６０％未満になり、濾過膜２１６の濾過性能は初期性能（濾過前の伸度）に対して十分に低下している。そのため、第２閾値Ｔ₂は６０％に設定されている。

【0107】

伸度保持率が第２閾値以上である場合（ステップＳ１０６のＮо）、出力制御部３５５は、特に処理を実行せずに、ステップＳ１０８へ処理を移行する。

【0108】

一方、伸度保持率が第２閾値未満である場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、出力制御部３５５は、濾過膜２１６の交換を推奨する警告を出力する（ステップＳ１０７）。出力制御部３５５は、濾過膜２１６の交換を推奨する警告を第２表示部３３に表示することによって出力する。出力制御部３５５は、濾過膜２１６の交換を推奨する警告を、第２通信部３２を介して管理者が利用する情報処理装置に送信することによって出力してもよい。濾過膜２１６の交換を推奨する警告は、伸度保持率に関する情報の一例である。これにより、管理者は、濾過膜２１６の濾過性能が低下していることを認識でき、濾過膜２１６の交換を検討することができる。その結果、解析システム１は、濾過膜２１６の交換時期を早めることができ、不適切な液体が精製され続けることを抑制することができる。

【0109】

次に、推定部３５３は、算出部３５２によって算出された伸度保持率に基づいて、濾過膜２１６の使用可能期間を推定する（ステップＳ１０８）。図９に示したように、濾過膜２１６の伸度保持率は、稼働期間に対して単調減少する。すなわち、伸度保持率が低いほど、現在までの稼働期間は長く、現時点から伸度保持率が第１閾値未満となるまでの期間、すなわち、濾過膜２１６の残り使用可能期間は短くなる。例えば、解析装置３は、濾過膜２１６の現在の伸度保持率と、残り使用可能期間との関係を示すテーブルを予め第２記憶部３１に記憶しておく。推定部３５３は、第２記憶部３１に記憶されたテーブルを参照して、濾過膜２１６の使用可能期間を推定（特定）する。

【0110】

次に、特定部３５４は、濾過膜２１６が、取得部３５１によって取得された交換希望時期情報に示される交換希望時期まで使用可能であるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。特定部３５４は、現在から交換希望時期までの期間が、推定部３５３によって推定された使用可能期間以下であるか否かによって、濾過膜２１６が交換希望時期まで使用可能であるか否かを判定する。濾過膜２１６が交換希望時期まで使用可能であると判定された場合（ステップＳ１０９のＹｅｓ）、特定部３５４は、特に処理を実行せずに、ステップＳ１１１へ処理を移行する。

【0111】

一方、濾過膜２１６が交換希望時期まで使用可能でないと判定された場合（ステップＳ１０９のＮｏ）、特定部３５４は、濾過器２１１を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（ステップＳ１１０）。設定パラメータは、例えば、濾過装置２の熱交換装置２０３で液体を加熱する温度又は第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７による液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量である。

【0112】

特定部３５４は、ステップＳ１０３の処理と同様にして、取得部３５１によって取得された学習モデルに、各情報を入力し、学習モデルから出力された伸度情報を取得する。特定部３５４は、学習モデルに入力する情報を変更しながら、伸度情報を取得する。学習モデルに入力される圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び濾過前伸度情報は、ステップＳ１０１において取得部３５１によって取得された圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び濾過前伸度情報に設定（固定）される。学習モデルに入力される稼働期間情報は、ステップＳ１０１において取得部３５１によって取得された開始時期情報に示される濾過膜２１６の使用開始時期から取得部３５１によって取得された交換希望時期情報に示される交換希望時期までの期間に設定（固定）される。

【0113】

一方、学習モデルに入力される温度情報は、その温度がステップＳ１０１において取得部３５１によって取得された温度情報に示される温度より徐々に低くなっていくように変更される。また、学習モデルに入力される流量情報は、その単位時間あたりの流量が、ステップＳ１０１において取得部３５１によって取得された流量情報に示される単位時間あたりの流量より徐々に小さくなっていくように変更される。温度情報及び流量情報のうちの何れか一方は、固定されてもよい。

【0114】

特定部３５４は、温度情報及び／又は流量情報を変更しながら、学習モデルに入力し、伸度情報を取得する。特定部３５４は、取得した伸度情報に示される伸度保持率が第１閾値以上になった場合、その伸度情報が出力されたときに入力された温度情報及び／又は流量情報を、濾過膜２１６を交換希望時期まで使用可能な温度情報及び／又は流量情報として特定する。なお、濾過装置２は使用開始時期から現在まで既に使用されているため、特定部３５４は、特定した温度情報及び／又は流量情報を、使用開始時期から現在までの期間に応じて補正してもよい。例えば、特定部３５４は、使用開始時期から現在までの期間が長いほど温度が低くなるように温度情報を補正する。また、特定部３５４は、使用開始時期から現在までの期間が長いほど単位時間あたりの流量が小さくなるように流量情報を補正する。

【0115】

特定部３５４は、特定した温度情報及び／又は流量情報に基づいて、設定パラメータを特定する。解析装置３は、温度情報に示される温度と、濾過器２１１によって濾過される液体の温度をその温度にするための、熱交換装置２０３により加熱される温度との関係を示すテーブルを予め第２記憶部３１に記憶しておく。特定部３５４は、第２記憶部３１に記憶されたテーブルを参照し、特定した温度情報に示される温度に対応する、熱交換装置２０３に設定すべき温度を設定パラメータとして特定する。

【0116】

また、解析装置３は、流量情報に示される流量と、濾過器２１１における流量をその流量にするための、第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７による液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量との関係を示すテーブルを予め第２記憶部３１に記憶しておく。特定部３５４は、第２記憶部３１に記憶されたテーブルを参照し、特定した流量情報に示される流量に対応する、第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７に設定すべき液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量を設定パラメータとして特定する。

【0117】

特定部３５４が、濾過膜２１６を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した場合、出力制御部３５５は、特定部３５４によって特定された設定パラメータを出力する。出力制御部３５５は、特定された設定パラメータを第２表示部３３に表示することによって出力する。出力制御部３５５は、特定された設定パラメータを、第２通信部３２を介して管理者が利用する情報処理装置に送信することによって出力してもよい。

【0118】

なお、出力制御部３５５は、特定された設定パラメータを含み、且つ、その設定パラメータで動作することを指示する制御信号を、第２通信部３２を介して濾過装置２に送信することによって出力してもよい。その場合、制御部２２８は、第１通信部２２２を介して解析装置３からその制御信号を受信する。制御部２２８は、受信した制御信号で指定された液体の単位時間あたりの吸込量及び吐出量を第１ポンプ２０２及び第２ポンプ２０７に設定し、受信した制御信号で指定された温度を熱交換装置２０３に設定する。これにより、解析システム１は、濾過膜２１６の使用可能期間を各濾過装置２の所有者が希望する濾過器２１１の交換希望時期まで延ばすことができ、濾過膜２１６の部品寿命を延ばすことができる。

【0119】

図９の曲線Ｌ２は、曲線Ｌ１に対して、設定パラメータを変更した場合の、濾過膜２１６の稼働期間と伸度保持率との関係を示す。曲線Ｌ１に示すように、設定パラメータを変更する前の伸度保持率は、稼働期間が８年を超えたときに第１閾値Ｔ₁以下となっていた。一方、設定パラメータを変更することにより、曲線Ｌ２に示すように、伸度保持率は、稼働期間が１０年を超えても第１閾値Ｔ₁よりも大きい状態を維持する。

【0120】

最後に、出力制御部３５５は、濾過膜２１６の伸度保持率に関する情報を出力し（ステップＳ１１１）、一連の解析処理を終了する。出力制御部３５５は、算出部３５２によって算出された濾過膜２１６の伸度保持率に関する情報を第２表示部３３に表示することによって出力する。出力制御部３５５は、第２通信部３２を介して、算出部３５２によって算出された濾過膜２１６の伸度保持率に関する情報を濾過装置２に送信することによって、出力してもよい。

【0121】

出力制御部３５５は、濾過膜２１６の伸度保持率に関する情報として、算出部３５２によって算出された伸度保持率を出力する。これにより、濾過装置２の所有者は、濾過膜２１６の現在の伸度保持率を認識することができる。出力制御部３５５は、濾過膜２１６の伸度保持率に関する情報として、推定部３５３によって推定された濾過膜２１６の使用可能期間を出力してもよい。これにより、濾過装置２の所有者は、濾過膜２１６の残り使用可能期間を認識することができる。

【0122】

以上詳述したように、解析装置３は、学習モデルに、取得部３５１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。これにより、解析装置３は、使用中の濾過器２１１から濾過膜２１６を取り出して解析することなく、濾過膜２１６の伸度保持率を算出することができる。したがって、解析装置３は、濾過膜２１６の伸度保持率を簡易に算出することができる。その結果、解析システム１は、濾過膜２１６を取り出すことによる保守者の工数の増大、及び、濾過膜２１６の取り出し作業に伴って濾過装置２が停止することによる水質汚染の発生を抑制することができる。

【0123】

また、解析システム１では、濾過器２１１の製造者又は所有者は、濾過膜２１６の伸度保持率から濾過膜２１６の状態を正しく認識することができ、適切なタイミングで濾過膜２１６を交換することができる。これにより、濾過装置２は、濾過器２１１のリークの発生を防止し、半導体製造用水又は製薬用水の水質汚染の発生を防止することができる。また、濾過装置２は、濾過器２１１のリークの発生を未然に防ぐことにより、半導体製造用水又は製薬用水の製造プロセスの停止を抑制し、半導体製造用水又は製薬用水の製造効率の低下を抑制することができる。

【0124】

また、解析装置３は、濾過膜２１６の伸度保持率を、人手を介さずに自動的に算出するため、濾過器２１１の解析に要する工数を削減することができる。また、濾過器２１１の製造者は、適切なタイミングで濾過器２１１の所有者に濾過器２１１の交換を促すことができる。

【0125】

ここで、学習モデルは、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１の稼働期間情報、流量情報及び濾過前伸度情報が入力された場合に、所定の濾過膜２１６の伸度に関する伸度情報を出力するように学習されてもよい。その場合、ステップＳ１０１において、取得部３５１は、温度情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報を取得しなくてもよい。また、ステップＳ１０３において、算出部３５２は、学習モデルに、取得部３５１によって取得された稼働期間情報、流量情報及び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２１６の伸度保持率を取得する。

【0126】

また、学習モデルは、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１の稼働期間情報、流量情報及び濾過前伸度情報に加えて、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１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、所定の濾過膜２１６の伸度に関する伸度情報を出力するように学習されてもよい。その場合、ステップＳ１０１において、取得部３５１は、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（学習モデルに入力すべき情報）を取得し、学習モデルに入力しない情報については取得しなくてもよい。また、ステップＳ１０３において、算出部３５２は、学習モデルに、取得部３５１によって取得された稼働期間情報、流量情報及び濾過前伸度情報に加えて、取得部３５１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、濾過膜２１６の伸度保持率を算出する。

【0127】

また、学習モデルは、さらに他のパラメータを用いて学習されてもよい。例えば、学習モデルは、上記した各情報に加えて、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１の熱水殺菌温度、一回あたりの熱水通水時間及び／又は熱水殺菌ペース（単位時間あたりの回数）が入力された場合に、所定の濾過膜２１６の伸度に関する伸度情報を出力するように学習される。その場合、ステップＳ１０１において、取得部３５１は、熱水殺菌温度、一回あたりの熱水通水時間及び／又は熱水殺菌ペースをさらに取得する。また、ステップＳ１０３において、算出部３５２は、学習モデルに、取得部３５１によって取得された各情報を入力し、学習モデルから出力された伸度情報に基づいて、濾過膜２１６の伸度保持率を算出する。これにより、算出部３５２は、より高精度に濾過膜２１６の伸度保持率を算出することができる。

【0128】

また、学習モデルは、伸度情報として、所定の濾過膜２１６の現在の伸度又は上述した予測伸度を出力するように学習されてもよい。その場合、濾過前伸度情報は、学習モデルに入力されなくてもよい。すなわち、学習モデルは、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１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２１６の伸度に関する伸度情報を出力するように学習される。また、学習モデルは、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１の稼働期間情報及び流量情報に加えて、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１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、所定の濾過膜２１６の伸度に関する伸度情報を出力するように学習される。算出部３５２は、学習モデルから出力された濾過膜２１６の現在の伸度又は予測伸度と取得部３５１によって取得された濾過膜２１６の濾過前の伸度とに基づいて伸度保持率を算出する。算出部３５２は、現在の伸度又は予測伸度を濾過前の伸度で除算することにより伸度保持率を算出する。この場合も、算出部３５２は、濾過膜２１６の伸度保持率を高精度に算出することができる。

【0129】

また、ステップＳ１１０において、特定部３５４は、ステップＳ１０２で取得部３５１によって取得された学習モデルと異なる学習モデルを使用して、濾過器２１１を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してもよい。ステップＳ１１０で使用される学習モデルは、所定の濾過膜２１６を有する濾過器２１１の使用可能期間、伸度情報、圧力情報、水質情報及び洗浄条件情報が入力された場合に、設定パラメータを出力するように学習される。使用可能期間は、その濾過膜２１６の残りの使用可能期間である。伸度情報は、その濾過膜２１６の現在の伸度情報（現在の伸度保持率又は現在の伸度）である。出力される設定パラメータは、その濾過膜２１６の伸度保持率がその使用可能期間、第１閾値以上である状態を維持可能な設定パラメータである。

【0130】

学習モデルは、例えばラッソ回帰等の線形回帰のアルゴリズムを用いた教師あり学習で学習される。教師データとして、過去に濾過器２１１によって超純水を精製した際に得られた濾過器２１１の使用可能期間、伸度情報、圧力情報、水質情報、洗浄条件情報及び設定パラメータのセットが使用される。学習モデルは、ＮＧＢｏｏｓｔ、ＸＧＢｏｏｓｔ又はディープラーニング等の他のアルゴリズムを用いて学習されてもよい。また、学習モデルは、水質情報及び／又は洗浄条件情報を用いずに学習されてもよい。また、学習モデルは、設定パラメータでなく、温度情報及び流量情報を出力するように学習されてもよい。その場合、特定部３５４は、学習モデルから出力された温度情報及び流量情報に基づいて、設定パラメータを特定する。なお、温度情報及び流量情報のうちの何れか一方は、固定されて、入力パラメータとして使用されてもよい。

【0131】

前述したように、この学習モデルに入力される各情報と伸度保持率とは相関性を有する。この場合も、解析システム１は、濾過膜２１６の使用可能期間を各濾過装置２の所有者が希望する濾過器２１１の交換希望時期まで延ばすことができ、濾過膜２１６の部品寿命を延ばすことができる。

【0132】

また、解析装置３は、ステップＳ１０３及び／又はＳ１１０において、自装置に記憶された学習モデルを用いる代わりに、外部のサーバに記憶された学習モデルを用いて伸度情報及び／又は設定パラメータを取得してもよい。その場合、解析装置３は、第２通信部３２を介してサーバに、学習モデルに入力する各情報を送信する。サーバは、受信した各情報を学習モデルに入力し、学習モデルから出力された情報を解析装置３に送信する。算出部３５２は、学習モデルから出力される情報を、第２通信部３２を介してサーバから受信することにより取得する。解析装置３は、外部のサーバに記憶された学習モデルを利用することにより、サーバによって更新されている最新の学習モデルを用いて適切な伸度情報又は設定パラメータを取得することができる。一方、解析装置３は、自装置に記憶された学習モデルを利用することにより、サーバとの通信接続が切断されている状態でも伸度情報又は設定パラメータを取得することができる。

【0133】

図１０は、製薬用水である純水の製造用の濾過膜２１６における稼働期間と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【0134】

図１０の横軸は稼働期間を示し、縦軸は伸度保持率を示す。図１０において、各点は、製薬用水製造に使用された濾過膜２１６の稼働期間と、その稼働期間だけ稼働させた濾過膜２１６の伸度保持率とに対応する位置にプロットされている。図１０に示すように、純水製造用の濾過膜２１６と同様に、製薬用水製造用の濾過膜２１６における稼働期間及び伸度保持率は、相関性を有する。

【0135】

図１１は、製薬用水である純水の製造用の濾過膜２１６における単位時間あたりの濾過流量と伸度保持率との関係を示すグラフである。

【0136】

図１１の横軸は単位時間あたりの濾過流量を示し、縦軸は伸度保持率を示す。図１１において、各点は、製薬用水製造に使用された濾過膜２１６の単位時間あたりの濾過流量と、その濾過流量の液体を濾過した濾過膜２１６の伸度保持率とを示す。図１１に示すように、半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜２１６と同様に、製薬用水である純水の製造用の濾過膜２１６における濾過流量及び伸度保持率は、相関性を有する。

【0137】

また、半導体製造用水である超純水の製造用の濾過膜２１６と同様に、製薬用水である純水の製造用の濾過膜２１６における洗浄回数、液体の温度、液体に掛かる圧力及び／又は液体の水質と、伸度保持率とは、相関性を有する。したがって、解析システム１は、製薬用水又は純水の製造にも使用可能である。

【0138】

また、上述した解析システム１の解析装置３は、各濾過装置２に収集された濾過装置２を構成する各部の運転条件をオフラインで取得してもよい。例えば、解析装置３と各濾過装置２とは、ネットワーク４を介さず、ＵＳＢ（登録商標）等の公知のケーブルを介して直接接続される。解析装置３は、ケーブルを介して各濾過装置２の運転条件を取得してもよい。また、上述した解析装置３の各構成は、濾過装置２の構成として組み込まれてもよい。

【0139】

当業者は、本開示の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。例えば、上述した各部の処理は、本開示の範囲において、適宜に異なる順序で実行されてもよい。また、上述した実施形態及び変形例は、本開示の範囲において、適宜に組み合わせて実施されてもよい。

【符号の説明】

【0140】

３ 解析装置
３５１ 取得部
３５２ 算出部
３５３ 推定部
３５４ 特定部
３５５ 出力制御部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】