摘要
本发明属于膜孔堵塞清洗技术领域,本发明公开了利用机器学习的智能膜孔堵塞监测与自动清洗方法及装置;包括:采集外泌体过滤过程中的膜孔数据;根据膜孔数据,计算过滤抗性数据;采集外泌体过滤过程中过滤膜的透光率;根据过滤抗性数据和透光率,判断膜孔是否发生堵塞;若膜孔发生堵塞,则判断膜孔的堵塞程度;根据膜孔的堵塞程度,判断是否开启膜孔清洗;若开启膜孔清洗,则自适应匹配清洗参数,根据清洗参数进行清洗;本发明能够准确地判断膜孔是否发生堵塞并确定堵塞程度,避免因膜孔堵塞而导致的过滤效率下降和设备故障;同时,根据判断结果,能够自适应匹配的清洗参数进行清洗操作,确保清洗过程的高效性和准确性。
技术关键词
自动清洗方法
清洗参数
透光率
判断标签
深度信念网络模型
光强度
速率
过滤膜
酸性清洗液
标记
表达式
深度神经网络模型
数值
预测误差
自动清洗装置
数据分析模块
压力
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