应用一
膜污染预测与预警
(1)技术原理
基于历史运行数据通过分析历史运行数据(包括进水电导率、跨膜压差(ΔP)、产水流量等关键参数),结合监督学习算法(如Levenberg-Marquardt算法、贝叶斯正则化反向传播、正交最小二乘法等),可精准预测反渗透膜的污染趋势及污染类型(如有机污染、生物污染、无机污染等)。该模型的开发流程如下图所示,实现了从数据驱动到智能诊断的闭环优化。
(2)应用案例
美国奥兰治县水务局大型反渗透系统。
应用二
能耗优化与运行参数
(1)技术原理
通过采用强化学习(Reinforcement Learning)和贝叶斯优化(Bayesian Optimization)等先进算法,构建反渗透系统的动态优化模型。该技术可实时调整:
1)多能源输入配比(如光伏/电网/储能供电组合);
2)高压泵变频运行参数(频率、功率、启停时序);
3)系统回收率(根据进水水质动态优化);
4)压力容器分段运行策略。
以单位产水能耗(kWh/m³)为优化目标函数,结合膜污堵状态反馈、电价时段等约束条件,实现:
1)典型工况下能耗降低12-18%;
2)峰谷电价时段能耗成本优化23%以上;
3)避免因参数保守设定导致的"过度运行"。
(2)应用案例
加拿大阿尔伯塔海水淡化厂。
应用三
智能故障诊断与运维辅助
(1)技术原理
本方案采用 Isolation Forest(孤立森林)和 LSTM-AE(长短期记忆自编码器)等先进异常检测算法,对来自DCS/SCADA系统的实时运行数据进行多维度分析,实现关键设备隐患的早期识别:
1)传感器异常:漂移、卡死、信号失真(如电导率仪、压力变送器);
2)膜元件故障:破损、O型圈泄漏、中心管断裂;
3)阀门问题:动作迟滞、内漏、定位器故障;
4)管路系统异常:非预期压降、流量波动。
可实现应用成效:
1)故障预警准确率≥92%(F1-score);
2)膜元件破损检出时间比传统方法提前48-72小时;
3)减少非计划停机次数30%以上。
(2)应用案例
马来西亚某医院反渗透 (RO) 水净化系统。
应用四
数字孪生与虚拟调试
(1)技术原理
通过将第一性原理过程模型与机器学习算法(如深度神经网络、强化学习)相结合,可构建高精度的反渗透系统数字孪生体。该数字孪生技术能够:
1)在虚拟环境中实时模拟系统运行状态,预测不同操作参数下的性能变化;
2)验证新工况(如高盐度进水)下的系统适应性,提前评估运行风险;
3)通过全局敏感性分析识别关键影响参数(如压力、回收率等),量化各参数对系统性能的贡献度;
4)基于实时数据驱动,动态优化控制策略(如泵频、加药量等),实现能效与膜寿命的协同优化。
该技术可显著降低现场试验成本,缩短工艺调试周期,并为智能决策提供数字化支撑平台。
(2)应用案例
加州卡尔斯巴德海水淡化厂。