[發明專利]一種反滲透膜污堵預警方法及系統

在審

• 申請號: 202210203054.2
• 申請日: 2022-03-02
• 公開（公告）號: CN114692723A
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 鄧春;潘耀宇;李昭;辛志波;孔繁鑫;郭云飛;譚祥帥;姚智;朱培林;李峰
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（北京）;西安熱工研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;C02F1/44;B01D63/00
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 王胥慧

1.一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，包括：

采用機器學習方法，基于待測反滲透裝置的歷史實測數據，構建反滲透膜污堵預警模型；

獲取待測反滲透裝置的實測數據，并選取特征變量進行去噪和預處理；

將去噪和預處理后的特征變量輸入至構建的反滲透膜污堵預警模型，得到待測反滲透裝置的預警結果。

2.如權利要求1所述的一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，所述采用機器學習方法，基于反滲透裝置的歷史實測數據，構建反滲透膜污堵預警模型，包括：

獲取待測反滲透裝置的歷史實測數據進行特征工程和特征選擇，確定歷史實測數據中反滲透裝置各運行參數之間的相關系數，并根據確定的相關系數，選擇對反滲透膜污堵問題影響最大的一個或多個運行參數作為特征變量；

對選擇的特征變量進行去噪并進行預處理；

采用機器學習方法，根據預處理后的特征變量構建反滲透膜污堵預警模型，并確定反滲透膜污堵預警模型的評價指標，包括準確率指標和AUC指標；

根據預處理后的特征變量和確定的評價指標，對構建的反滲透膜污堵預警模型進行訓練、驗證和測試，得到構建好的反滲透膜污堵預警模型。

3.如權利要求2所述的一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，所述相關系數ρ為：

其中，x_i和y_i表示兩個變量的值；和表示兩個變量總體的均值。

4.如權利要求2所述的一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，所述反滲透裝置各運行參數包括濃水與產水的電導、pH值、ORP值、溫度、流量和壓力，高壓泵的運行頻率反饋與電流和反滲透裝置的進出口差壓中的一種或多種的組合。

5.如權利要求2所述的一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，所述根據預處理后的特征變量和確定的評價指標，對構建的反滲透膜污堵預警模型進行訓練、驗證和測試，得到構建好的反滲透膜污堵預警模型，包括：

將預處理后的特征變量分為訓練集、驗證集和測試集，并設置構建的反滲透膜污堵預警模型的超參數；

基于設置的超參數，通過訓練集、驗證集和測試集對構建的反滲透膜污堵預警模型進行訓練、交叉驗證和測試，并計算構建的反滲透膜污堵預警模型在訓練集、驗證集和測試集上的準確率，繪制反滲透膜污堵預警模型在測試集上的ROC曲線，計算測試集的AUC，并輸出預警結果；

若準確率和AUC均高于預先設定的閾值，則得到構建好的反滲透膜污堵預警模型；否則，對反滲透膜污堵預警模型進行改進，直至得到達到現場部署要求的反滲透膜污堵預警模型。

6.如權利要求5所述的一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，所述對反滲透膜污堵預警模型進行改進，包括：

重新設置超參數；

若重新設置超參數后的反滲透膜污堵預警模型的準確率和AUC仍均不高于預先設定的閾值，則采用其他機器學習方法構建反滲透膜污堵預警模型，直至得到達到現場部署要求的反滲透膜污堵預警模型。

7.如權利要求1所述的一種反滲透膜污堵預警方法，其特征在于，如果待測反滲透裝置開始發生污堵，則預警結果為發出預警信號，根據預警結果及時檢查和調整該反滲透裝置的運行工況；調整運行工況后，通過構建的反滲透膜污堵預警模型判斷待測反滲透裝置是否還存在污堵；若還存在，則預警結果繼續發出預警信號；若不存在，則預警結果發出正常信號。

8.一種反滲透膜污堵預警系統，其特征在于，包括：

模型構建模塊，用于采用機器學習方法，基于待測反滲透裝置的歷史實測數據，構建反滲透膜污堵預警模型；

數據獲取模塊，用于獲取待測反滲透裝置的實測數據，并選取特征變量進行去噪和預處理；

預警模塊，用于將去噪和預處理后的特征變量輸入至構建的反滲透膜污堵預警模型，得到待測反滲透裝置的預警結果。