(57)【要約】  濾過プロセス用のフィルタを選択するための方法が開示される。入力データを受信して、入力データに基づいて、濾過プロセス用の複数のフィルタ候補の各々について一つ以上のフィルタ特性を特定する。濾過プロセスのプロセスパラメータを特定する。特定されたプロセスパラメータ及び特定されたフィルタ特性に基づいて、複数のフィルタ候補の各々について濾過プロセスのコンピュータシミュレーションを行う。シミュレーションに基づいて、濾過プロセスの一つ以上の出力特性を決定する。一つ以上の出力特性に基づいて、複数のフィルタ候補のうちの一つのフィルタ候補を選択する。
2021507413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
濾過プロセス用のフィルタを選択するための方法であって、
入力データを受信し、該入力データに基づいて、濾過プロセス用の複数のフィルタ候補の各々について一つ以上のフィルタ特性を特定することと、
前記濾過プロセスのプロセスパラメータを特定することと、
特定された前記プロセスパラメータ及び特定された前記フィルタ特性に基づいて、前記複数のフィルタ候補の各々について前記濾過プロセスのコンピュータシミュレーションプロセスを行うことと、
前記コンピュータシミュレーションプロセスに基づいて、前記濾過プロセスの一つ以上の出力特性を決定することと、
前記一つ以上の出力特性に基づいて、前記複数のフィルタ候補のうちの一つのフィルタ候補を選択することと、を備える方法。
【請求項２】
前記入力データが、各フィルタ候補のフィルタ識別子を備え、前記方法が、フィルタ識別子と対応フィルタ特性との間の関連性を記憶しているデータストアからデータを検索することによって、前記複数のフィルタ候補のフィルタ特性を特定することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピュータシミュレーションプロセスが、
前記濾過プロセスの一つ以上の静的プロセス特性を決定することを備える第一シミュレーション段階と、
決定された前記一つ以上の静的プロセス特性に少なくとも部分的に基づいて、前記濾過プロセスの一つ以上の動的プロセス特性を決定することを備える第二シミュレーション段階と、を備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記一つ以上の静的プロセス特性が、反復アルゴリズムに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記一つ以上の出力特性が、決定された前記一つ以上の動的プロセス特性から導出される、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記一つのフィルタ候補を選択することが、決定された前記一つ以上の出力特性を所望の出力特性と比較することに基づいている、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
選択された前記一つのフィルタ候補の指標を提供することを備える請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
選択された前記一つのフィルタ候補の一つ以上のフィルタ特性を用いて前記コンピュータシミュレーションプロセスの一回以上の反復を行い、反復毎に濾過プロセスのプロセスパラメータを変更し、反復毎の出力特性同士を比較することを備える請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
反復毎の出力特性と所望の出力特性との比較を行い、該比較に基づいて、前記濾過プロセス用のパラメータを選択することを備える請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記一つ以上のフィルタ特性が、幾何学的特性及び／又は多孔度特性を含む、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記プロセスパラメータが、前記濾過プロセスの供給液に関する一つ以上のパラメータを含み、該濾過プロセスの供給液に関する一つ以上のパラメータが初期体積と初期濃度と温度と溶解度と粘度のうちの一つ以上を含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記一つ以上の出力特性が、生成物体積と生成物組成と生成物粘度のうちの一つ以上を含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記コンピュータシミュレーションプロセスが、フィルタ上に固化した溶質層のシミュレーションを含む、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記濾過プロセスがクロスフロー濾過プロセスを含む、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
シミュレーションされた濾過プロセスに対応する濾過プロセスを実行する濾過システムから測定データを受信することを備える請求項１から１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記測定データに基づいてシミュレーションを変更することを備える請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記測定データを物理的な濾過プロセスからのデータと比較することに基づいて、実行された濾過プロセスに異常があるかどうかを決定することを備える請求項１５又は１６に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータによってプログラムが実行されると、請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータに行わせる命令を備えるコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１９】
請求項１から１７のいずれか一項に記載の方法を行うように構成された少なくとも一つのプロセッサを備える装置。
【請求項２０】
濾過プロセスを監視する方法であって、
濾過プロセスで用いられるフィルタの一つ以上のフィルタ特性と、前記濾過プロセスの一つ以上のプロセスパラメータとに基づいて、前記濾過プロセスのコンピュータシミュレーションプロセスを行うことと、
前記コンピュータシミュレーションプロセスに基づいて、シミュレーションされた前記濾過プロセスの一つ以上の時間変動特性を決定することと、
前記濾過プロセスに対応する濾過プロセスを実行する濾過システムから、所与の時間における前記一つ以上の時間変動特性の値を示す測定データを受信することと、
前記測定データと、決定された前記一つ以上の時間変動特性との比較を行うことと、
前記比較に基づいて、前記濾過システムに異常があるかどうかを決定することと、
異常があると決定された場合に、異常指標を発生させることと、を備える方法。
【請求項２１】
前記濾過システムから受信したデータに基づいて、前記一つ以上のプロセスパラメータを決定することを備える請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
コンピュータによってプログラムが実行されると、請求項２０又は２１に記載の方法を前記コンピュータに行わせる命令を備えるコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項２３】
請求項２０又は２１に記載の方法を行うように構成された少なくとも一つのプロセッサを備える装置。
【請求項２４】
請求項２３に記載の装置と濾過システムとを備えるシステム。
【請求項２５】
前記濾過システムが前記測定データを提供するように構成された一つ以上のセンサを備える、請求項２４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
濾過プロセスは、例えば物質の様々な成分を分離するために、バイオテクノロジー業界、製薬業界、食品関連業界等の多くの業界で用いられる。濾過プロセスの種類として、デッドエンド濾過とクロスフロー濾過が挙げられる。デッドエンド濾過では、流体（「供給液」として知られている）が、典型的には膜を含むフィルタに通され、特定の固体や粒子をフィルタで捕捉する一方で、残りの流体（「透過液」や「濾液」として知られている）がフィルタを通り抜ける。クロスフロー濾過（「接線フロー濾過」としても知られている）では、供給液は原理的にはフィルタの表面に沿って接線方向に伝播する。フィルタにわたって圧力差（膜横断圧力（ＴＭＰ，ｔｒａｎｓ‐ｍｅｍｂｒａｎｅ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）として知られている）が与えられて、供給側が対向側（透過側として知られている）に対して相対的に陽圧になるようにする。これによって、物質（細孔径よりも小さな寸法を有する物質）の一部がフィルタを通り抜ける。膜を通り抜けない流体（「残渣」として知られている）は、典型的には供給容器又は他の容器に戻され、更に膜に通すようにしてリサイクルされ得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
フィルタの特性は、こうした濾過プロセスの設計及び実施において重要な要因である。細孔径やフィルタ寸法等の要因が、所与のプロセスに対するフィルタの適性に影響し、また、所要の生成物の所与の品質をもたらすのに必要な時間等も要因となる。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
【図１】一例に係る例示的なシミュレーション装置を概略的に示す。
【図２】一例に従ってシミュレーションされる濾過プロセスが実行可能な例示的な濾過システムを概略的に示す。
【図３】使用時のフィルタデバイスを概略的に示す。
【図４】一例に係るフィルタデバイスを選択するための方法を示す流れ図である。
【図５】一例に係るシミュレーション装置と濾過システムを示す概略図である。
【図６】一例に係る濾過プロセスを監視する方法を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
図１は、一例に係るシミュレーションプロセスを実行するように構成されたコンピュータ型デバイスの形式の装置（以下、シミュレーション装置１００）を示す。シミュレーション装置１００は少なくとも一つのプロセッサ１０２を備え、そのプロセッサ１０２は非一時的コンピュータ可読記憶媒体１０４に通信可能に結合され、その記憶媒体１０４には一組のコンピュータ可読命令１０６が記憶されている。一組のコンピュータ可読命令１０６は少なくとも一つのプロセッサによって実行され得て、本願記載のいずれかの例に係る方法を少なくとも一つのプロセッサ１０２に行わせる。また、シミュレーション装置１００はインタフェース１０８を備え得る。インタフェース１０８はユーザインタフェース、例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン、他の入力デバイス等を備え得る。代替的に又は追加的に、インタフェース１０８は通信インタフェースを備えて、例えば、有線又は無線通信を介して、インターネットを介して、ユーザや他の存在と遠隔で通信し得る。
【０００５】
少なくとも一つのプロセッサ１０２は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、プロセッサモジュールやサブシステム、プログラマブル集積回路、プログラマブルゲートアレイ、又は他の制御デバイスや計算デバイスを含み得る。コンピュータ可読記憶媒体１０４は、一つ又は複数のコンピュータ可読記録媒体として実現され得る。コンピュータ可読記憶媒体１０４は、多様な形式のメモリ、例えば、半導体メモリデバイス（ダイナミックランダムアクセスメモリモジュールやスタティックランダムアクセスメモリモジュール（ＤＲＡＭやＳＲＡＭ）、イレーサブルプログラマブルリードオンリメモリモジュール（ＥＰＲＯＭ）、エレクトリカリイレーサブルプログラマブルリードオンリメモリモジュール（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ等）、磁気ディスク（固定ディスク、フロッピーディスク、リムーバブルディスク等）、他の磁気媒体（テープ等）、光学媒体（コンパクトディスク（ＣＤ）やＤＶＤ等）、他の種類の記憶デバイスを含み得る。コンピュータ可読命令１０６は一つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶され得て、又は、複数のコンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る。
【０００６】
図２は、一例に従ってシミュレーションされる濾過プロセスが実行可能な例示的な濾過システム２００を概略的に示す。図２の例示的な濾過システム２００は、クロスフロー濾過プロセスを行うためのものである。
【０００７】
濾過システム２００は供給容器２０２とフィルタデバイス２０４を含み、フィルタデバイス２０４は膜２０６とフィルタチャネル２０８を含む。流体（供給液）が、供給容器２０２からフィルタチャネル２０８の第一端に通される。次いで、供給液はフィルタ膜２０２の表面にわたってフィルタチャネル２０８を流れる。膜２０６にわたる圧力差によって、一部成分（濾液）、例えば、膜２０６の細孔よりも小さな寸法を有する成分が膜２０６を通り抜けて、フィルタデバイス２０４の透過側２１０に向かうようにする。図の例では、濾液はフィルタデバイス２０４から流出し、流出管２１２を通り、そこから例えば収集され得る。膜を通り抜けない成分（残渣）は供給容器２０２に戻される。残渣は、更なる濾過サイクルにおいて供給液として再利用され得る。
【０００８】
図２のシステム２００で使用可能なフィルタデバイス２０４の例として、カートリッジフィルタとカセットフィルタが挙げられる。カートリッジフィルタ（中空繊維フィルタとしても知られている）では、膜は一組の平行な中空繊維を備える。供給液は繊維の内腔を通り、濾液は繊維を通り抜けて、一組の繊維の外側から収集され得る。カセットフィルタは、支持スクリーンによって互いに離隔して保持された複数の（典型的には平坦な）膜シートを保持する筐体を含む。供給液は膜シート同士の間を通る。濾液はシートを通り抜けて、供給液が通る側と反対側のシートの側から収集され得る。
【０００９】
図２に例示されるような濾過プロセスは多種多様な目的、例えば、バイオテクノロジー、製薬、石油化学、食品技術の目的で使用され得る。システム２００が使用可能なバイオテクノロジープロセスとして、細胞の採取プロセス、細胞や溶解物の分類プロセス、タンパク質の分画プロセス、濃縮プロセス、透析濾過プロセスが挙げられる。場合によっては、濾過の目的は濾液を得ることであり、つまり、濾液が更に使用される所望の生成物であるが、他の場合では、所望の製品は残渣であるか、又は残渣と濾液の両方であることに留意されたい。
【００１０】
図３は、使用時のフィルタデバイス２０４の一例を示す。フィルタデバイス２０４は半高さ（半径）ｈのフィルタチャネル２０８を含み、そのフィルタチャネル２０８を流体が長さＬのフィルタ膜２０６の表面にわたって速度ｕ（ｙ）で流れる。固化した溶質の層３００（「ケーク」や「ゲル」層と呼ばれることも多い）が、膜２０６の表面上に形成され、その厚さδは膜２０６の長さに沿って異なり得る。濾液流束Ｊ（ｘ）（単位時間当たりで単位面積当たりの膜２０６を流れる濾液の体積）は、例えば、ゲル層３００の影響のため、膜２０６の長さに沿って異なり得る。
【００１１】
図４は、一例に係る濾過プロセス用にフィルタデバイスを選択する方法４００を示す流れ図である。
【００１２】
４０２では、シミュレーション装置１００はインタフェース１０８を介して入力データを受信する。４０４では、シミュレーション装置１００は、受信した入力データに基づいて、図２に関して上述したプロセス等の濾過プロセス用に複数のフィルタ特性の各々について一つ以上のフィルタ特性を特定する。
【００１３】
フィルタ特性の例として、フィルタの幾何学的特性、例えば、その上を供給液が流れる膜２０６の長さ、膜の面積、供給液が膜２０６の上を流れるにつれて通り抜けるチャネルの高さ（直径）又は半高さ（半径）等や、多孔度といった膜特性が挙げられる。一例では、入力データはこれら特性の値を備え、つまり、例えばユーザからインタフェース１０８を介してフィルタ特性を直接受信する。他の例では、入力データは、例えば複数のフィルタ候補それぞれのフィルタ識別子を提供することによって、シミュレーション装置１００に対して複数のフィルタ候補を特定する。この場合、シミュレーション装置１００は、これらフィルタのフィルタ識別子とフィルタ特性との間の関連性を例えばルックアップテーブル（図示せず）の形式で記憶しているデータストアからデータを検索し得る。その関連性を記憶しているデータストアは、図１に示されるコンピュータ可読記憶媒体１０４であり得て、又は、例えば、サーバーデバイス上のデータストア等のインタフェース１０８を介してアクセスされる遠隔データストアでもあり得る。
【００１４】
４０６では、シミュレーション装置１００は、濾過プロセスのプロセスパラメータ、つまり、シミュレーションが行われる濾過プロセスのパラメータを特定する。プロセスパラメータとして、例えば、濾過プロセスの種類（例えば、クロスフロー濾過又はデッドエンド濾過）、分配係数、初期供給液体積、初期供給液組成、初期供給液粘度、初期供給液濃度、初期供給液温度、初期供給液溶解度、初期液体透過率の組み合わせが挙げられる。これらパラメータの値を、例えばインタフェース１０８を介してユーザから受信し得て、又は、フィルタ特性に関して上述したのと同様に、識別子、プロセス、又は、プロセスの種類をインタフェース１０８を介して受信し、その識別子に基づいてデータを検索することによってパラメータが決定される。
【００１５】
４０８では、シミュレーション装置１００は、特定されたフィルタ特性と特定されたプロセスパラメータに基づいて、複数のフィルタ候補の各々について、濾過プロセスのコンピュータシミュレーションプロセスを行う。シミュレーションの例は以下で詳細に説明する。
【００１６】
４１０では、シミュレーション装置１００は、シミュレーションに基づいて、濾過プロセスの出力特性を決定する。例えば、シミュレーション装置１００は、濾液体積、濾液組成、濾液粘度、残渣体積、残渣組成、残渣粘度、「ケーク」層の形成に関する特性（膜２０６の液体透過率に対するその影響等）のうち一つ以上を決定し得る。出力特性は、静的な量（例えば、一定期間後の出力量）として出力され得る。代替的に又は追加的に、出力は、一つ以上の出力特性の時間変動を表し得る。例えば、一つ以上の出力特性を、時間に対するその特性の変動を示すグラフとして表し得る。
【００１７】
４１２では、一つ以上の出力特性に基づいて、複数のフィルタ候補のうちの一つのフィルタ候補を選択する。一部例では、シミュレーション装置１００は、決定された出力特性に基づいて選択を行い、その指標をユーザに与え、例えば、選択されたフィルタの識別子がシミュレーション装置１００のスクリーン（図示せず）上に表示され得る。例えば、シミュレーション装置１００は、決定された出力特性を所望の出力特性（例えばインタフェース１０８を介してユーザによって入力されたものであり得る）と比較し、他のフィルタ候補よりも所望の出力特性に近い出力特性をもたらす一つのフィルタ候補を選択し得る。一部例では、シミュレーション装置１００は、追加的に又は代替的に、例えばスクリーン（図示せず）を介して、決定された出力特性を示すデータをユーザに提供し、提供されたデータに基づいてユーザが選択を行い得る。
【００１８】
上述のコンピュータシミュレーションは、流体力学のモデルに基づいたものであり得て、例えば、ナビエストークス方程式を用いてチャネル内の流れをモデル化し、膜２０６内の流れについてはブリンクマン方程式を用い得る。そして、流れをモデル化するのに用いられた方程式の解を求めて、出力特性を決定し得る。一例では、シミュレーション装置１００は、ＣＯＭＳＯＬ（登録商標）等の有限要素法プログラムを用いて、濾過プロセスをモデル化し得る。
【００１９】
一部例では、コンピュータシミュレーションプロセスは、濾過プロセスの一つ以上の静的プロセス特性を決定することを備える第一シミュレーション段階と、決定された一つ以上の静的プロセス特性に少なくとも部分的に基づいて、濾過プロセスの一つ以上の動的プロセス特性を決定することを備える第二シミュレーション段階を備える。
【００２０】
シミュレーションプロセスで使用可能な式とアルゴリズムプロセスの例については、以下の「アルゴリズム例」の節で説明する。
【００２１】
上述のプロセスは、濾過プロセス用のフィルタを選択するための自動化方法を提供する。従来技術の方法にはプロセス作業者が関与し得て、所定の濾過プロセスに機能しそうなフィルタについてのその人の知識と、試験システムでフィルタを用いる試行錯誤とに基づいてフィルタを選択する。しかしながら、こうした方法には時間と費用が掛かり得る。対照的に、上述のプロセスは、試験に必要な時間と費用を掛けず、また、専門家の知識を必要とせずに、所与の濾過プロセスに適したフィルタを選択することを可能にする。
【００２２】
更に、フィルタが選択されると、本願記載のシミュレーションプロセスを用いて、選択されたフィルタで行われる濾過プロセスを改善又は最適化し得る。例えば、一つのフィルタ候補が選択されると（上述のように自動的に又は手動入力によって）、異なるプロセスパラメータでシミュレーションプロセスの更なる反復を行い、基準（例えばユーザ入力によって設定され得る）に従って出力特性を改善し得る。例えば、シミュレーション装置１００は、ＴＭＰ等の要求されたパラメータの指標や、所望の生成物濃度に到達するための予測時間や、フィルタデバイスを交換すべき時間やサイクル数等のアドバイス情報等を提供し得る。
【００２３】
従って、本願記載の例は、濾過プロセスの設計及び／又は開発において、例えば、標準的な動作手順の設定や更新において用いられ得る。一部例では、シミュレーション装置１００が実際の（シミュレーションではない）濾過プロセスと連動して用いられ得て、これについて図５を参照して以下説明する。
【００２４】
図５は、濾過システム５００とシミュレーション装置１００とを含むシステムを概略的に示す。濾過システム５００は濾過プロセスを実行するためのものであり、本例では、濾過システム５００はクロスフロー濾過プロセスを実行するためのものである。
【００２５】
物理的な濾過システム５００は、図２を参照して上述した供給容器とフィルタデバイスに対応する供給容器２０２とフィルタデバイス２０４を含む。物理的な濾過システム５００は、供給管５０２を介してフィルタデバイス２０４内に供給液を流す供給ポンプ５０１を含む。残渣は、残渣管５０４を介してフィルタから出て行き、容器２０２に戻る。フィルタデバイス２０４の膜（図示せず）を通り抜けた濾液は、濾液管５０６を介してフィルタデバイス２０４から出て行き、収集管５０８に収集される。また、物理的な濾過システム５００は、システム５００内の流れを制御するバルブ５１２も含む。
【００２６】
例によると、物理的な濾過システム５００は、濾過プロセスの一つ以上の特性を測定するセンサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃを含む。図示の例では、物理的な濾過システム５００は、供給液と残渣と濾液それぞれの一つ以上の特性を測定するように構成された供給液センサ５１４ａと残渣センサ５１４ｂと濾液センサ５１４ｃを含む。測定される特性は、例えば、温度、圧力、流量、及び、濃度のうちの一つ以上を含み得る。
【００２７】
センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃは、例えば有線又は無線接続を介して、シミュレーション装置１００と通信するように構成される。
【００２８】
シミュレーション装置１００は、センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃからのデータを用いて、濾過システム５００で行っている濾過プロセスに対応する濾過プロセスのシミュレーションのパラメータを変更し得て、その濾過システムが試験システムとして機能する。例えば、センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃのうち一つ以上から受信した測定データが、シミュレーションによって決定された予測特性値から逸脱した特性値を示す場合、これを考慮するようにシミュレーションプロセスの一つ以上のパラメータを更新し得る。場合によっては、このような逸脱が検出されると、その逸脱が濾過システム５００の故障に起因するものではないことを保証するために、濾過プロセスを繰り返し得る（例えば、フィルタデバイス２０４と供給液を交換することによって）。
【００２９】
他の例では、シミュレーション装置１００は、センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃから受信したデータを用いて、物理的な濾過システム５００の異常を監視し得て、これについて、一例に係る濾過プロセスを監視する方法６００を示す流れ図である図６を参照して以下説明する。
【００３０】
６０２では、シミュレーション装置１００は、物理的な濾過システム５００によって実行される物理的な濾過プロセスに対応する濾過プロセスのコンピュータシミュレーションを行う。そのシミュレーションは、例えば、上述のようなコンピュータシミュレーションに対応し得る。シミュレーションは、上述のような入力データ、例えばユーザによって入力されたデータ（フィルタ特性データやプロセスパラメータデータ等）に基づいて行われ得る。追加的に又は代替的に、シミュレーションは、センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃのうちの一つ以上から受信した測定データで行われ得る。例えば、センサは、上述のような一つ以上のプロセスパラメータを示すデータを提供し、シミュレーションの基礎を成す。
【００３１】
６０４では、シミュレーション装置は、シミュレーションプロセスに基づいて、シミュレーションされた濾過プロセスの一つ以上の時間変動特性を決定する。一つ以上の時間変動特性は、濃度、例えば、濾液、残渣、又は供給液の濃度や流量を備え得る。
【００３２】
６０６では、シミュレーション装置１００は、センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃのうちの一つ以上から測定データを受信する。測定データは、所与の時間における一つ以上の時間変動特性の値を示す。所与の時間は、例えば、濾過システム５００で実行される濾過プロセスの開始時間に基づき得る。例えば、シミュレーション装置１００は、濾過プロセスの開始時にインタフェース１０８を介してユーザから指標を受信し得て、又は、例えば、センサ５１４ａ、５１４ｂ、５１４ｃのうちの一つ以上から受信したデータに基づいて開始時間を検出し得る。
【００３３】
６０８では、シミュレーション装置１００は、濾過システム５００から受信した測定データを、決定された一つ以上の時間変動特性と比較する。これは、例えば、測定データが示す特性の値を、コンピュータシミュレーションプロセス中に決定された時間変動特性の値と比較することを備え得る。つまり、シミュレーション装置１００は、測定データの値を、シミュレーションプロセスによって決定された所与の時間における特性の予測値と比較し得る。
【００３４】
６１０では、シミュレーション装置１００は、比較に基づいて、濾過システム５００に異常があるかどうかを決定する。例えば、シミュレーション装置１００は、測定データが示す値が所定量よりも大きく（例えば、所定の絶対値よりも大きく、又は所定の割合よりも大きく）予測値と異なる場合に、濾過システム５００に異常が存在すると決定し得る。
【００３５】
シミュレーション装置１００が、濾過システム５００に異常が存在すると決定する場合、シミュレーション装置１００は、６１２において異常指標を発生させる。異常指標は、視覚的指標、例えば、シミュレーション装置１００のスクリーン上の警告メッセージや「ポップアップ」等であり得て、又は、音響的警告や他の警告であり得る。一部例では、異常指標は、異常の性質に関する情報、例えば、供給液と濾液と残渣のうちの一つ以上の異常な流量や濃度を示す。他の例では、異常指標は、更なる詳細を示さず単純に異常の存在を示す。
【００３６】
シミュレーション装置１００が濾過システム５００の異常を認めない場合、監視プロセスは６０６に戻り、濾過システム５００から更なる測定データを受信する。
【００３７】
従って、図６を参照して説明される濾過プロセスを監視する方法を用いて、例えば、生成プロセス中に濾過システム５００に異常（つまり、故障）が存在することをユーザ、例えば、濾過システム５００の作業者に警告し得る。これは、ユーザが異常に対して是正措置（例えばフィルタの交換）を取ることを可能にし、そして、例えば、効率を改善したり、欠陥のある生成物の生成を抑制したりし得る。
【００３８】
追加的に又は代替的に、シミュレーション装置１００は、受信した測定データと、予測値からの逸脱とを記憶し得て、例えば、その逸脱が異常指標の引き金となるほどには大きくない場合であっても記憶し得る。このデータは、例えば、品質制御の目的で用いられ分析され得る。
【００３９】
［アルゴリズム例］
上述のコンピュータシミュレーションプロセスで用いられる式とアルゴリズムの例を以下与える。この例では、第一シミュレーション段階で以下の式を用いる：
【００４０】
（式１）
【数１】
2021507413.tif 000003
ここで、
・  ΔＰは、膜横断圧力（ＴＭＰ）、つまり、フィルタ膜２０６にわたる圧力差
・  μは、供給液の粘度
・  Ｒｍは、供給液の粘度と膜の液体透過率に依存する膜起因の抵抗
・  Ｒｇは、ゲルの液体透過率と密度と多孔度に依存する膜２０６起因の抵抗
【００４１】
（式２）
【数２】
2021507413.tif 000004
ここで、
・  Ｋは、物質移動係数
・  Ｃｍは、膜２０６界面における供給液の濃度
・  Ｃは、バルク溶液の濃度
・  Ｌｐは、膜の液体透過率
・  Ｒｒは、実際の保持力
・  Ａ１、Ａ２、Ａ３はＲｒに依存する定数であり、実験データに少なくとも部分的に基づいて決定され得る。
【００４２】
（式３）
【数３】
2021507413.tif 000005
ここで、
・  ｕは、供給液のクロスフロー速度
・  Ｄは、関連する拡散係数
・  Ｉは、以下の式４で定義される積分因子
【００４３】
（式４）
【数４】
2021507413.tif 000006
ここで、
・  ηは、式５で与えられる無次元変数
・  λは、式６で与えられる
【００４４】
（式５）
【数５】
2021507413.tif 000007
ここで、
・  Ｒｅは、レイノルズ数
・  Ｓｃは、シュミット数
・  ｄｅは、チャネルの等価直径
【００４５】
（式６）
【数６】
2021507413.tif 000008
ここで、
・  Ｊ＊は、式７で与えられる長さ平均濾液流束
【００４６】
（式７）
【数７】
2021507413.tif 000009
【００４７】
（式８）
【数８】
2021507413.tif 000010
ここで、
・  Ｃｐは、濾液の濃度
【００４８】
（式９）
【数９】
2021507413.tif 000011
【００４９】
上記式において、以下のフィルタ特性の値は、上述のように入力データとして与えられ得る：即ち、Ｌｐ、Ｌ、ｈ。以下のプロセスパラメータの値は、上述のように入力としてシミュレーションに与えられ得る：即ち、μ、Ｒｍ、Ｒｇ、Ｄ、ｄｅ。以下のパラメータ（本願において「静的プロセスパラメータ」と称される）の値は、アルゴリズムに従って決定され得る：即ち、ΔＰ、ｕ、Ｃ、Ｃｍ、Ｃｐ、Ｊ、Ｋ。
【００５０】
一部例では、上記の式が、静的プロセスパラメータを決定するように反復アルゴリズムで用いられる。例えば、Ｊ＊の値は、同様のフィルタ特性とプロセスパラメータを用いた以前のシミュレーションに基づいて初期設定され得て、又は乱数値で設定され得る。Ｊの値は式７に基づいて決定される。これに基づいて、他の式を数値計算で解くことによって、又は他の方法によって、Ｋの値と、次いでΔＰ、ｕ、Ｃ、Ｃｍ、Ｃｐ、Ｊの値が計算される。次いで、式７と他の式に基づいて計算されたＪの値同士を比較する。Ｊの計算値同士が所定量よりも大きく異なる場合、例えば、所定の割合（例えば、０．１％）よりも大きく異なる場合、異なる値のＪ＊を用いて、プロセスを繰り返す。従って、Ｊの計算値同士が所定量以下で異なるようになるまで、プロセスを反復する。Ｊの値同士が所定値以下で異なるようになると、Ｊ＊の値と他の静的プロセスパラメータが第二シミュレーション段階で用いられるように設定される。
【００５１】
第二シミュレーション段階は、濾過プロセスの時間変動出力特性、例えば、時間と共に変動する膜横断圧力、供給液の濃度や体積、濾液の濃度や体積等を決定することを備える。例えば、第二シミュレーション段階は以下の式１０等の式を用い得る。
【００５２】
（式１０）
【数１０】
2021507413.tif 000012
ここで、
・  ｃｆは、供給液濃度
・  ｖｆは、供給液体積
・  ΔＰは、ＴＭＰ
・  Ｌｐは、膜の液体透過率であって、以下の式１１で与えられる
・  ＭＡは、溶質の分子量
【００５３】
（式１１）
【数１１】
2021507413.tif 000013
ここで、
・  Ｌｐ，ｏは、初期液体透過率
・  Δπ０は、初期浸透圧
・  Δπは、時間変動浸透圧
・  Ｋａ、Ｋｃは、ケーク形成プロセスに関する定数である。これら定数の初期値は仮定される。シミュレーションの動的部分が進行するにつれて、他のパラメータで最適曲線フィッティングを得るためにこれら定数の値を更新することによって、ケーク形成プロセスと、濾過プロセスに対するその影響とをシミュレーションする。
【００５４】
上記例の多くは、クロスフロー濾過プロセスに関して説明されているものである。しかしながら、本発明は、他の種類の濾過プロセス、例えばデッドエンド濾過にも等しく適用可能であることを理解されたい。
【００５５】
いずれか一つの例に関して説明されている特徴は、単独で使用され得て、又は、本願記載の他の特徴と組み合わせて使用され得て、また、他のいずれかの例又は他の例の組み合わせの一つ以上の特徴と組み合わせても使用され得る。更に、上記で記載されていない等価物や変更を、添付の特許請求の範囲から逸脱せずに採用することもできる。
【符号の説明】
【００５６】
１００  シミュレーション装置
１０２  プロセッサ
１０４  コンピュータ可読記憶媒体
１０６  コンピュータ可読命令
１０８  インタフェース
２００  濾過システム
２０２  供給容器
２０４  フィルタデバイス
２０６  膜
２０８  フィルタチャネル
２１０  透過側
２１２  流出管
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年8月20日(2020.8.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
濾過プロセス用のフィルタを選択するための方法であって、
入力データを受信し、該入力データに基づいて、濾過プロセス用の複数のフィルタ候補の各々について一つ以上のフィルタ特性を特定することと、
前記濾過プロセスのプロセスパラメータを特定することと、
特定された前記プロセスパラメータ及び特定された前記フィルタ特性に基づいて、前記複数のフィルタ候補の各々について前記濾過プロセスのコンピュータシミュレーションプロセスを行うことと、
前記コンピュータシミュレーションプロセスに基づいて、前記濾過プロセスの一つ以上の出力特性を決定することと、
前記一つ以上の出力特性に基づいて、前記複数のフィルタ候補のうちの一つのフィルタ候補を選択することと、を備える方法。
【請求項２】
前記入力データが、各フィルタ候補のフィルタ識別子を備え、前記方法が、フィルタ識別子と対応フィルタ特性との間の関連性を記憶しているデータストアからデータを検索することによって、前記複数のフィルタ候補のフィルタ特性を特定することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピュータシミュレーションプロセスが、
任意で反復アルゴリズムに少なくとも部分的に基づいて、前記濾過プロセスの一つ以上の静的プロセス特性を決定することを備える第一シミュレーション段階と、
決定された前記一つ以上の静的プロセス特性に少なくとも部分的に基づいて、前記濾過プロセスの一つ以上の動的プロセス特性を決定することを備える第二シミュレーション段階と、を備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記一つ以上の出力特性が、決定された前記一つ以上の動的プロセス特性から導出される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記一つのフィルタ候補を選択することが、決定された前記一つ以上の出力特性を所望の出力特性と比較することに基づいている、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
選択された前記一つのフィルタ候補の指標を提供することを備える請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
選択された前記一つのフィルタ候補の一つ以上のフィルタ特性を用いて前記コンピュータシミュレーションプロセスの一回以上の反復を行い、反復毎に濾過プロセスのプロセスパラメータを変更し、反復毎の出力特性同士を比較することと、任意で反復毎の出力特性と所望の出力特性との比較を行い該比較に基づいて前記濾過プロセス用のパラメータを選択することと、を備える請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記一つ以上のフィルタ特性が、幾何学的特性及び／又は多孔度特性を含み、前記プロセスパラメータが、前記濾過プロセスの供給液に関する一つ以上のパラメータを含み、該濾過プロセスの供給液に関する一つ以上のパラメータが、初期体積と初期濃度と温度と溶解度と粘度のうちの一つ以上を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記一つ以上の出力特性が、生成物体積と生成物組成と生成物粘度のうちの一つ以上を含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記コンピュータシミュレーションプロセスが、フィルタ上に固化した溶質層のシミュレーションを含む、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
シミュレーションされた濾過プロセスに対応する濾過プロセスを実行する濾過システムから測定データを受信することと、任意で前記測定データに基づいてシミュレーションを変更することと、を備える請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記測定データを物理的な濾過プロセスからのデータと比較することに基づいて、実行された濾過プロセスに異常があるかどうかを決定することを備える請求項１１に記載の方法。
【国際調査報告】
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