(57)【要約】本発明は、システムに入る流体の液質がどのようなものであれ、生産性（正味生産量の様な適した基準により見積もられる）が最大である間、メンブレンの目詰まりを防止する様に設計されたメンブレンろ過の調整方法を提供することである。【解決手段】本発明は、メンブレンろ過プラントの長期稼動条件をシミュレートするため、ニューラルネットワークを用いたモデリングによりなされるメンブレン目詰まりの発展（変化）予測に基づき、処理される流体の液質に依存した性能特性によって、プラント稼動パラメーターを自動的に制御することにあり、このモデルにより、流入流体の液質および与えられたサイクル間のメンブレンの状態によって、一定のホライゾン上で、時間ベースで前記メンブレン目詰まり状態の発展（変化）を計算することが可能となり、この計算は、シミュレートされた流入流体の液質について行なわれ、この液質は、ホライゾン（Ｈ）を超え一定であるか又は変化し、また、この計算は、プラント稼動パラメーターを制御し且つ調節するために行なわれる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントに入る流体の液質がどのようなものであっても、目詰まりレベルに限界を課すことにより、生産性が最大であるようにメンブレンの不可逆性目詰まりを防止するために設計されたメンブレンろ過プラント、特に携帯用水生産ステーションのメンブレンろ過プラントの調整方法であって、前記調整は、この限界に等しいか又はそれ以下の目詰まりレベルでプラントが稼動する様な方法で行われ、この方法は、プラント稼動パラメータを、処理される流体の液質に依存した性能特性に隷属させることから構成され、メンブレンろ過プラントの長期稼動をシミュレートするために、ニューラルネットワークモデルによりなされたメンブレン目詰まりの変化予測により、前記モデルは以下のことを可能とする：
−与えられたサイクルを通じて、流入流体の液質およびメンブレンの状態に依って、設定されたホライゾンを超えて、時間の関数として前記メンブレンの目詰まり状態の変化を計算すること。前記計算は、流入流体のシミュレートされた液質に対して行なわれ、前記液質は、このホライゾン（Ｈ）を超えて一定であるか又は変化し、及び、
−プラント稼動パラメータを監視および調整することが可能となり、
前記調整方法は、各生産サイクルにおいて：
−全ての液質パラメータおよび稼動条件の実験値が該プラントに関して決定され；
−パラメータが、ニューラルネットワークに基づく目詰まり予測モデルへの情報として入力され、前記モデルは、予測ホライゾン（Ｈ）を超えて目詰まりの変化を計算し、それにより、Ｈ生産サイクル後の透過率を予測することが可能となり；
−Ｈサイクル後の透過率が、透過率の限界（Ｌｐ＿ｃ）より小さいとき、課せられた正味流量は減少し；また、
−Ｈサイクル後の透過率が透過率の限界（Ｌｐ＿ｃ）より大きいとき、透過流量および／またはろ過時間を変化させることにより、課せられた正味流量が増加し；また、
−透過流量‐ろ過時間のペア（組）の各数値が、Ｈサイクル後の透過率が透過率の限界（Ｌｐ＿ｃ）と等しいかまたは大きく、且つ、正味流量ができるだけ大きくなるように設定される、
ことを特徴とする、メンブレンろ過プラントの調整方法
【請求項２】
以下の稼動パラメータの一つまたはそれ以上の各数値が制御される、請求項１に記載のメンブレンろ過プラントの調整方法：
−生産中、稼動が一定の圧力または一定の流量で行なわれるか否かに依存した、透過流量または透膜圧力；
−ろ過時間；
−再循環モードから順路モードへの切り替えを有する、循環流量；
−循環ループの浄化流量；
−逆洗時間；
−逆洗に対して一定の圧力または一定の流量で、稼動が行なわれるか否かに依存した、逆洗圧力または逆洗流量；
−逆洗水中の溶解塩素または他のいかなる添加物の濃度；および
−ろ過サイクル中の添加物の注入／投与パラメータ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、メンブレンろ過プラントの稼動に関し、特には、目詰まり（クロッギング）の予測モデリング、例えばニューラルネットワーク（神経回路網）による、前記プラントの調整に関する。
【０００２】
【従来の技術】
メンブレン、特には限外ろ過メンブレンの使用は、近年、特に 携帯用水（ｐｏｒｔａｂｌｅ ｗａｔｅｒ）または工業用水の製造分野で広く行き渡って来た。こうして、使用される中空繊維メンブレンにより、たとえ水源の水質が低下しても、水質要求を満たすことが可能となる。
【０００３】
現在、そのようなメンブレンを使用する携帯用水または工業用水を生産するプラントの生産性の改善を目的としたかなり多くの研究がある。この研究は、地表水または他のさまざまな液質の流体のろ過に伴う様々な因子または現象についての知識に基づいている。メンブレンによる生産を限定する第１の因子は、メンブレンの表面および／またはメンブレンの孔中の粒子の沈積に起因する。この１番目の因子は、短期の現象である。層または塊の形でメンブレン上に沈積するこれらの粒子を取り除くため、水圧、空圧または液気圧併用（ｈｙｄｒｏｐｎｅｕｍａｔｉｃ）洗浄稼動が定期的に行なわれる。第２の限界因子は、メンブレンの表面およびメンブレンの孔中における有機物の吸着であり、この因子は、長期の現象を扱うことになる。
【０００４】
水圧、空圧または液気圧併用の洗浄により除去することができるメンブレンの目詰まり因子によるものは、しばしば可逆性目詰まりと呼ばれ、一方、他の因子によるものは、不可逆性目詰まりと呼ばれる。
【０００５】
水処理に用いられるメンブレンの目詰まりに伴う多くのパラメータがある。一方では、処理される液体の液質に関係するパラメータであり、他方では、稼動パラメータがあり、これらの２つのタイプのパラメータは、相互に依存している。
【０００６】
どうすればろ過プラントの生産性を上げることができるかを知る方法の一つは、メンブレンの目詰まりに伴う現象を良く理解することに有るということが分かる。そのためには、ある者は、メンブレンプラントのモデリングに辿り着く。目詰まりについて非常に多くの研究が行われたにも拘わらず、作られたモデルは、自然水の様な複合液体によるメンブレンの目詰まりについて述べる際には適用できない。しかしながら、シミュレーションモデルを発展させることを可能にする多くの有望な手段が、確かに存在する。それらの中に、ニューラルネットワークがある。そのようなネットワークは、短期の性能を予測するときに、うまく使用されて来ている。さらに、携帯用水を得るためのプラントの生産性を予測するために、モデルを発展させることが考えられ、この予測は、処理される水の水質と長期稼動パラメータに依存し、最少数のパラメータを考慮に入れている。この点に関し、読者は、２０００年の「脱塩（Ｄｅｓａｌｉｎａｔｉｏｎ）１３１」の３５３頁−３６２頁に発表された、Ｎ． Ｄｅｌｇｒａｎｇｅ−Ｖｉｎｃｅｎｔ 他による「飲料水生産の際の限外ろ過における汚れ及び逆洗効果の長期予測用のニューラルネットワーク」（“Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｏｒ ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｕｌｉｎｇ ａｎｄ ｂａｃｋｗａｓｈ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ ｕｌｔｒａｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｄｒｉｎｋｉｎｇ ｗａｔｅｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ”）を参照することができる。
【０００７】
ここで、添付図面の図１を参照する。これは、携帯用水を得るために使用される限外ろ過のパイロットプラントを概略的に示している。
【０００８】
この図１は、中空繊維タイプの限外ろ過モジュールを示している。処理される水は、前もって予備ろ過され、その後でポンプＰ１を用いてモジュールの循環ループ中に注入され、ポンプＰ２が水をループ循環させる。
【０００９】
水質に関係する因子は、以下の通りである：
−温度  Ｔ；
−伝導性（ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）；
−ｐＨ；
−溶解酸素（Ｏ２）濃度；
−ＴＯＣ（総有機炭素）；
−レドックス電位  ＥＨ；
−濁度（Ｔｕｒ）；
−ＵＶ吸収性（ｕｖ）。
【００１０】
プラント稼動パラメータは以下の通りである：
−透膜圧力（ｔｒａｎｓｍｅｍｂｒａｎｅ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）、Ｐｔｍ；
−透過流量（ｐｅｒｍｅａｔｅ ｆｌｏｗ ｒａｔｅ）、Ｑｐ；
−循環流量、Ｑｃ；
−循環ループ浄化流量、Ｑｐｕｒｇｅ；
−ろ過時間、ｔＦ；
−逆洗圧力、ＰＢＷ；
−逆洗時間、ｔＢＷ；
−水圧逆洗流量、ＱＢＷ；
−逆洗水の塩素濃度（または他の化学添加剤の濃度）、［Ｃｌ２］ＢＷ；
−ろ過性能および／またはろ過済み処理水の液質を高める目的で、ろ過サイクル中、添加剤の注入を支配する特徴的パラメータ。
【００１１】
プラントは、一定の透過流量Ｑｐを生産し、ろ過期間中、圧力を上昇させる。循環流量Ｑｃは、モジュールの入り口での供給量を示す。メンブレンは、塩素が添加されたろ過済み水で定期的に水圧洗浄を受ける。このようにして、メンブレン目詰まりのレベルは低下する。
【００１２】
限外ろ過モジュールの総水圧抵抗は、以下の等式で表され、
Ｒ ＝ Ｐｔｍ／（μ．Ｑｐ／Ａ）
上記式中、μは水の温度依存粘性率、Ｐｔｍは透膜圧力、およびＡはメンブレン面積である。
【００１３】
総抵抗は、メンブレンの抵抗、可逆性目詰まりによる抵抗および不可逆性目詰まりによる抵抗で構成されている。一定の透過流量の場合、添付図面の図２に示される様に、抵抗がろ過中に強くなり、逆洗後に減少する。
【００１４】
したがって、生産曲線は、いくつかのサイクルから構成され、その内の各々は、ろ過サイクルの終端での抵抗（Ｒｅ）および次のサイクルの出発点での抵抗（Ｒｓ）、即ち水圧洗浄後の抵抗により特徴付けられる。したがって、（Ｒｅ）および（Ｒｓ）サイクルの継続期間中の変化は、ろ過過程における変化を特徴付け且つ述べるのに十分である。
【００１５】
パイロット生産プラントの性能は、下記で表わされる。
−総生産量、即ちモジュールの出口での透過流量；および
−洗浄稼動中の水損失および洗浄期間中の生産量不足を考慮に入れた、正味生産量。
【００１６】
逆洗の場合、正味流量は下記の式で表され、
Ｑｐｎｅｔ ＝（ＶＦ − ＶＢＷ）／（ｔＦ ＋ ｔＢＷ）
上記式中、
ＶＦは、ろ過量であり；
ＶＢＷは、逆洗量であり；
ｔＦは、ろ過時間であり；および
ｔＢＷは、逆洗時間である。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、システムに入る液体の液質がどのようなものであれ、生産性（正味生産量の様な適した基準により見積もられる）が最大である間、メンブレンの目詰まりを防止する様に設計されたメンブレンろ過の調整方法を提供することである。換言すれば、本発明が解決すべき問題は、ろ過プラントの性能を、流入流体の液質に隷属させることにあり、この隷属は、前記プラントの目詰まりの変化に直接依存しており、この変化は、ろ過プラントの長期稼動をシミュレートするためのニューラルネットワークのモデリングにより予測され、このモデルにより、プラントを監視し且つリアルタイムで制御することが可能となる。
【００１８】
もし我々が、論文中で説明されている様に、臨界流量（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｆｌｕｘ）の概念を考えると、可逆性目詰まりを完全に避けるのに十分な低い流量で稼動することが望ましい。さらに、メンブレンの水圧抵抗がサイクルの始めに増加する時、可逆性目詰まりの量は時間と共に増加することが観測されて来た。この観測は、メンブレンが目詰まりすればするほど、不可逆性目詰まりの量が多くなる、ということを意味している。そのとき、処理された水の質が悪いと、生産された流量が非常に少ないという事実から、一つの問題が生じる。妥協点は、各サイクルに対して、稼動条件を見つけることに有り、その結果、たとえ目詰まりが起きても、水圧洗浄によりそれを取り除き、且つ、この目詰まりが不可逆性ではないことを確実にすることが、可能となる。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上述した様に、この調整を行なうために、以下から選択できる多くの稼動パラメータを変えることが可能である：
−透膜圧力（ｔｒａｎｓｍｅｍｂｒａｎｅ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）、Ｐｔｍ；
−透過流量、Ｑｐ；
−再循環モードから順路モード（ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ ｍｏｄｅ）に変えることが可能なスイッチを有する循環流量、Ｑｃ；
−循環ループ浄化流量、Ｑｐｕｒｇｅ；
−ろ過時間、ｔＦ；
−逆洗圧力、ＰＢＷ；
−逆洗時間、ｔＢＷ；
−水圧逆洗流量、ＱＢＷ；
−逆洗水の塩素濃度（または他の化学添加剤の濃度）、［Ｃｌ２］ＢＷ；
−ろ過性能および／またはろ過済み処理水の液質を高める目的で、ろ過サイクル中、添加剤の注入を支配する特徴的パラメータ。
【００２０】
本発明は、一例として、この調整用に、一方ではろ過時間を、そして他方では透過流量を採用したが、他の稼動パラメータの組み合わせもまた、それにより本発明の範囲から逸れることなく使用可能であることが、理解される。
【００２１】
目詰まり現象に関して最も賢明なアプローチを選択するため、最小透過流量および最小ろ過時間で稼動することが考えられるが、この場合は、生産性が低すぎる。本発明によれば、例えば透過流量およびろ過時間のような生産性パラメータが、一方で最も高い水生産量と他方で目詰まり量との間の妥協点を見つけ出すために変化し、この妥協点は、処理される水の水質および与えられたサイクル用のメンブレンの状態に従って、設定されたホライゾンを超えて、時間の関数としてメンブレン透過率の変化を計算するニューラルネットワークモデルを使用して数値化され、流体の液質がこのホライゾンを超えてシミュレート（一定または可変）される。
【００２２】
先ず、２つの状況が生じ得る：
１）処理される流体の液質が、メンブレン目詰まりが予測ホライゾンを超えて激しく増加する様な液質で、メンブレン目詰まりの状態を、水圧抵抗、透過率または透膜圧力の様なパラメータによって表すことが可能である。そのとき、処理された流体の液質が改善されるのを待つ間、メンブレンろ過モジュールの求められる性能（例えば、流量および／またはろ過時間の様な）を低減することが必要である；
２）流体の液質が比較的高いと、メンブレン目詰まりの量は低いままで留まる。次のサイクルでの生産量は、その後、増加することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
与えられたサイクルでのメンブレンの状態が、その透過率、サイクルの出発点での水圧抵抗またはその透膜圧力により特徴付けることができるということは、先に述べた。本発明の主題を形成する調整方法は、サイクルの出発点で目詰まりレベルの限界をセットするものであり、これは透過率限界（Ｌｐ＿ｃ）により特徴付けられ、そしてプラントがこの値と等しいか、またはより大きな透過率で稼動することを保証する。
【００２４】
このようにして、本発明によれば、各サイクルｋで、パイロットプラントは：
１）全ての液質パラメータの値およびこのモデルに必要な稼動条件の値を獲得し；
２）それらを、ニューラルネットワークモデルに入力し、このモデルが一定の予測ホライゾンを超えて抵抗を計算し、それにより、Ｈサイクル、即ちＬｐ（ｋ＋ｈ）の終端での透過率を得ることが可能となる。これらの計算には、液質パラメータおよびモジュール稼動条件がＨサイクルを超えて一定であり、かつサイクルｋの対応する値に等しいとみなされる。サイクルｋに先行するｎサイクルにわたって平均された値に等しい一定の値（不変値）を取ることもまた可能である。Ｈサイクルを超えてのこれらのパラメータの値の変化に相当するプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を考慮して考えることも、また可能である。
二つのケースが考えられる：
−ケースＡ：  Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）＜Ｌｐ ｃ：これは、メンブレンが、設定された限界以上で目詰まりするということを意味する。したがって、課せられた生産性を低減することが必要である。
−ケースＢ：  Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）＞Ｌｐ ｃ：これは、メンブレン目詰まりの直接のリスクが全くないということを意味している。したがって、稼動パラメータ、即ち、この限界のない例では、透過流量および／またはろ過時間の１つまたはそれ以上を変えることにより、モジュールに課せられた生産性を増加させることが可能である。
３）モデルを使って、Ｈサイクルの終端での透過率、即ちＬｐ（ｋ＋Ｈ）が、全透過流量Ｑｐ−ろ過時間ｔＦペアに対して計算され、そしてＬｐ（ｋ＋Ｈ）＞Ｌｐ ｃで生産性が最も高いペアが選択される。正味流量を最適化するための方法を用いることも、また可能である。
【００２５】
この調整を適用するためにどのパラメータが選択されるべきかを定義する問題が残されている。以下を選択することが必要である：
−予測ホライゾンＨ；
−例えば、透過流量およびろ過時間の様な、許容される生産性パラメータの最小および最大値；
−これらのパラメータの変化の各段階；および
−透過率限界Ｌｐ ｃの値。
【００２６】
調整パラメータのこの選択は、パイロットプラント調整シミュレーションを用いてなされる。
【００２７】
これらのシミュレーションは、上記方法に従って実行された。モデルの反応をテストするため、６つの稼動が行われ、その間、モジュールの水圧抵抗は、ドリフトするか又はしないようにされた。対応する水質曲線が時間の関数として点線で示される。
【００２８】
各サイクルｋで、個々のサイクルスタート時の実験的パラメータおよび稼動条件は、ループモードにおいて、全ての入力パラメータがこれらのサイクルにわたって一定であるとの仮定から出発しているＨサイクルのホライゾンを超える水圧抵抗が計算されたモデル及びニューラルネットワークに、入力値として導入された。Ｈサイクル後の透過率Ｌｐ ｉ（ｋ＋Ｈ）が、このようにして得られ、正味流量Ｑｐ ｎｅｔ ｉが計算された。
【００２９】
次のサイクルに適用可能な全（Ｑｐ；ｔＦ）ペアがテストされ、それらの各々について、Ｈサイクル後の透過率Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）が計算された：
−Ｌｐ ｉ（ｋ＋Ｈ）＞Ｌｐ ｃの場合、Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）＞Ｌｐ ｃの条件で、正味流量がＱｐ ｎｅｔ ｉより大きいペアが維持される；
−Ｌｐ ｉ（ｋ＋Ｈ）＜Ｌｐ ｃの場合、Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）＞Ｌｐ ｃが得られるペアが維持され、可能であれば、正味流量を最大化する。
【００３０】
次に、ニューラルネットワークが使用され、その中に、新しい水の水質と稼動条件とを一緒に、予め計算された透過流量Ｑｐおよびろ過時間ｔＦの命令（コマンド）を入力することにより、パイロットプラントの次のサイクルｋ＋１に対する実際の反応をシミュレートする。このネットワークは、サイクルの終端と次のサイクルの始めの抵抗を計算する。
【００３１】
処理される流体の液質の可能性のある大きな変化を考慮に入れると、水圧抵抗のどの様なドリフトを説明するのにも十分長いが、しかしながら、水質がホライゾンＨを超えて一定であるとみなすことのできる十分短いホライゾンを選択することが必要である。
【００３２】
調整に適用するために選択する必要がある透過流量およびろ過時間限界および変化ステップも定義された。変化ステップは、正味流量を最適化するために試された様々な流量と時間との間のステップである。
【００３３】
最後に、制御および透過率ドリフトに及ぼす透過率限界値Ｌｐ ｃの選択の影響が試験された。
【００３４】
これらのシミュレーションが、パイロットプラントの反応をシミュレートするためにニューラルネットワークモデルを用いる本発明の調整方法を実証するために、使用された。この様に、透過率が特に高レベルで維持されたこと、および正味流量が調整できない従来の稼動に比べて高かったということを証明することができた。
【００３５】
この技術は、その後、パイロット限外ろ過プラントについて、サイト上で直接実証された。
【００３６】
調整アルゴリズムが構築された。このアルゴリズムが構築されていることに基づく方法の要点は、以下の通りであった：
−ろ過時間および設定された最小と最大限界間での透過流量（それぞれ、ｔＦおよびＱｐ）の制御による変化；
−透過流量の場合、あるサイクルから５ ｌ・ｈ−１・ｍ−２に限定された次のサイクルへの変化；
−各サイクルに対する、以下の制約を有する最大の正味流量を生産するペア（組）（ｔＦとＱｐ）の調査：Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）＞Ｌｐ＿ｃで、Ｌｐ＿ｃは固定されている；
−もし、ｔＦ＝ｔＦ＿ｍｉｎ．、Ｑｐ＝Ｑｐ＿ｍｉｎで、Ｌｐ（ｋ＋Ｈ）＜Ｌｐ＿ｃと仮定すると、アラームが発せられる。一実施例によると、アラームが、パイロットプントの全体のシャットダウンの引き金を引く。しかしながら、その上に数サイクルの間、最小で制御が維持されるアラーム閾値および、それ以上でパイロットプラントがシャットダウンされる他の閾値の様な、さらなる連続的シーケンス（ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）のアクションが導入されても良い、さもなくば、オペレーターの介入が必要となる。
【００３７】
アルゴリズムのフローチャートが図３に示されている。
【００３８】
アルゴリズムに含まれる定数は：
−透過率の設定値（ｓｅｔｐｏｉｎｔ）：Ｌｐ＿ｃ；
−予測ホライゾンの、サイクルの数としての長さ：Ｈ；
−ＱｐおよびｔＦの変化の最小および最大：Ｑｐ＿ｍｉｎ、Ｑｐ＿ｍａｘ、ｔＦ＿ｍｉｎ，ｔＦ＿ｍａｘ；
−全ての（Ｑｐ，ｔＦ）ペア（組）の試験中のＱｐおよびｔＦの変化ステップ：ΔＱｐおよびΔｔＦ、
である。
【００３９】
局所変数は：
−透過流量Ｑｐおよびろ過時間ｔＦ；
−Ｑｐ＿ｎｅｔ ０、（ＱｐおよびｔＦ）ペアの性能を比較するために参照値として使用される正味流量；
−Ｑｐ中の変化が一つのサイクルから他のサイクルに、±５ ｌ．ｈ−１．ｍ−２へ限定されるので、Ｑｐ＿ｌｏｗおよびＱｐ＿ｈｉｇｈは、その間でＱｐが変化することができる限界値である；
−Ｑｐ＿ｉ、Ｑｐ＿ｎｅｔ＿ｉおよびＬｐ＿ｉは、順に初期流量、初期正味流量および初期透過率である；
−Ｌｐは、ニューラルネットワークにより計算された透過率のベクトルである；
−Ｑｐ＿ｎｅｔは、ＱｐおよびｔＦの現在の数値で計算された正味流量である；
−Ｑｐ＿ｃおよびｔＦ＿ｃは、使用された流量および時間制御の値であり、これらはプログラムの最後に呼出変数として入力される；および
−警報はブール（Ｂｏｏｌｅａｎ）であり、プログラムの最後に入力され、臨界稼動状況が存在するか否かを示す。
【００４０】
呼出変数は：
−入力：Ｔ、Ｑｐ、ｔＦ、Ｑｃ、Ｔｕｒ、ＴＯＣ、Ｏ２、ｐＨ、ＵＶ、ＥＨ、Ｘｉ、ＰＢＷ、［Ｃｌ２］ＢＷ，ｔＢＷ，Ｐｔｍ；
−出力：Ｑｐ、ｔＦ、アラーム、
である。
【００４１】
“初期設定”ブロック中で、Ｑｐ＿ｃおよびｔＦ＿ｃは、Ｑｐ＿ｍｉｎおよびｔＦ＿ｍｉｎにぞれぞれ初期設定され，アラームは０に初期設定される。
【００４２】
本発明の主題を形成する調整方法は、サイトに有効だった。およそ一週間にわたって得られた稼動例は、図４ａ〜４ｃおよび図５ａ〜５ｃに曲線で示されており、そこでは稼動サイクルの数はｘ軸上に示され、モデルによるＨサイクル後の水質、透過率、透過率予測および透過流量およびろ過時間制御について測定された様々なパラメータがｙ軸上に示されている。
【００４３】
【発明の効果】
本発明により、限外ろ過メンブレンの目詰まりの量を限界するために、ろ過時間ｔＦおよび透過流量Ｑｐを変えることにより、数日間、設定限界以上で透過率を維持することが可能となった。
【００４４】
本発明は先の記載および実施例に限定されるものではなく、むしろ、液気圧併用または水圧洗浄稼動を採用するか、または透過流量またはろ過時間以外の稼動パラメータを利用するそれらの様な全変形を包含することはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【図１】携帯用水処理用の限外ろ過（ＵＦ）パイロットプラントの概略図である。
【図２】透過流量が一定の場合の抵抗値の変化を示すグラフである。
【図３】アルゴリズムのフローチャートである。
【図４】図４ａは、サイクル数に対する、透過率および正味流量の変化を示すグラフであり、図４ｂは、水質：溶解酸素濃度及びｐＨの変化を、図４ｃは、水質：温度及び濁度の変化を示すグラフである。
【図５】図５ａは、サイクル数に対する、水質、即ち伝導性及び酸化−還元電位の変化を示すグラフであり、図５ｂは、ニューラルネットワークによって計算された流量およびろ過時間制御の変化を、図５ｃは、ニューラルネットワークによる途中計算：透過率セットポイントと比較してのＨ＝１０サイクル後の予想透過率の変化を示すグラフである。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
2004515350.tif 000041
2004515350.tif 000042
2004515350.tif 000043
2004515350.tif 000044
2004515350.tif 000045
2004515350.tif 000046