ろ過における技術活用を考える - 古典的理論からニューラルネットワークまで、一技術者の視点から

Filtration Tech Through My Eyes: Why Classical Theory Still Matters in the Age of Neural Networks

English version is below

図：流量からRuthプロットを作成し、切片を「ろ布の目詰まり」、傾きを「ケークの詰まり（ろ過性）」として分離する流れ。出典：特許第7430619号

導入

化学工学の単位操作に強い関心を持った20代から、単位操作の一つである「ろ過」に関わる技術開発に携わり、フィルタープレスを用いた生産現場への導入、安定化、そして稼働フォローまで、一貫して携わってきました。少量実験での理論検討だけでなく、現場のポンプ方式や濃度変動といった不確実性の中で、どのように稼働しているかを把握することを考え続けてきた経験が、特許第7430619号公報「情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム」（2024年登録）などの発明につながっています。

本特許では、流量からいわゆるRuthプロット（dθ/dv vs v）を自動で作成し、そこからろ布の目詰まりとケーキの詰まり（ろ過性）の指標として分離表示することで、現場で注目されるろ布の目詰まりや濃度変動などのろ過性を数値化し、「どのような状態であるか」を判断できるようにしました。


今回注目した論文とトピックス

今回拝見したのは、以下のAppl. Sci. 2025の論文です。

Predicting Filter Medium Performances in Chamber Filter Presses with Digital Twins Using Neural Network Technologies

300mmチャンバのフィルタープレスでパーライト懸濁液を濾過し、チャンバ数、固形分濃度、ろ布の使用サイクル数、最大圧力などを入力に、圧力と流量の時間変化をニューラルネットワークで予測するデジタルツインの枠組みを提案されています。

トピックスは3つという認識です。

  1. 実験条件を広く振った34回のデータセットによる学習
  2. 圧力・流量のリアルタイム予測と、ろ布のサイクル数による性能劣化の追跡
  3. ARと組み合わせた将来の保全支援の構想

興味深いことに、本文中でケーク抵抗（cake resistance）には1回触れられていますが、濾過に特化したRuth式への言及はなく、理論的背景としてはDarcy則のようなより上位の概念が拠り所として挙げられています。


感想

デジタルツインやニューラルネットワークで変動を捉えるアプローチは、新しい技術の活用として素晴らしいと感じました。手動監視に頼ってきたフィルタープレスに、機械学習による予測を持ち込む意義はとても大きいと思っています。

一方で、拠り所をDarcy則のような上位概念まで戻してしまうのは、やや戻り過ぎの感触も持ちました。Darcy則は多孔質流れの一般則ですが、Ruth式はそれを「ケークが成長する濾過」に特化し、切片と傾きで「ろ布の目詰まり」と「ケークの詰まり」を分けて説明できる点に現場的な価値がある認識です。

新しい技術であるニューラルネットワークによる予測と、古典的技術であるRuth式による診断は対立するものではなく、例えばRuth式で分離した指標をNNの特徴量として使うハイブリッドなどにこそ、古典理論をさらに活かす道があるのではないかと思っています。


Introduction

Since my 20s, with a strong interest in unit operations in chemical engineering, I have been consistently involved in filtration - one of the key unit operations - from technology development to implementation on the production floor, stabilization, and ongoing operational support.

Not just theoretical studies in small-scale experiments, but also the experience of thinking through how filtration behaves stably under uncertainties such as pump types and concentration fluctuations in the field, led to the invention of Patent JP7430619 "Information processing device, method, and program" (registered in 2024).

In this patent, the so-called Ruth plot (dθ/dv vs. v) is automatically generated from flow rate, and by separately displaying the intercept as a filter cloth clogging index and the slope as a cake clogging (filterability) index, we made it possible to quantify cloth clogging and concentration-related filterability issues that are of interest on site, and to judge "what state it is in."


Paper in Focus and Its Topics

The paper I reviewed this time is the following from Appl. Sci. 2025:

Predicting Filter Medium Performances in Chamber Filter Presses with Digital Twins Using Neural Network Technologies

The authors filter a perlite suspension with a 300mm chamber filter press and propose a digital twin framework that predicts the time variation of pressure and flow rate using a neural network, with inputs such as number of chambers, solids concentration, filter cloth cycle count, and maximum pressure.

I understand there are three main topics:

  1. Learning from a dataset of 34 experiments covering wide-ranging conditions
  2. Real-time prediction of pressure and flow rate, and tracking of performance degradation by cloth cycle count
  3. A concept for future maintenance support combined with AR

Interestingly, while cake resistance is mentioned once in the text, there is no reference to the filtration-specific Ruth equation, and the theoretical background refers to a more generic concept such as Darcy's law.


Personal Impression

I found the approach of capturing fluctuations with digital twins and neural networks wonderful as a utilization of new technology. I think bringing machine-learning-based prediction to filter presses, which have long relied on manual monitoring, is highly significant.

On the other hand, I also felt that going back to a higher-level concept such as Darcy's law as the theoretical basis is a bit too far back. Darcy's law is a general rule for flow in porous media, but the Ruth equation specializes it for "filtration with growing cake," and I recognize its practical value on site in that it can separately explain "filter cloth clogging" and "cake clogging" by its intercept and slope.

Prediction by the new technology of neural networks and diagnosis by the old technology of the Ruth equation are not in conflict. I believe that the way to further utilize classical theory lies precisely in a hybrid approach, for example using indices separated by the Ruth equation as features for the NN.


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