摘要
本发明公开了一种反渗透膜智能清洗运行控制方法,属于环境工程与智能控制领域,包括获取有机物浓度、无机物相关颗粒信息、微生物浓度,形成原始数据集;提取各传感器数据的特征参数并融合成多维特征向量,输入卷积神经网络模型,输出污染类型及浓度值,识别污染类型和浓度;通过多传感器同步采集数据,经预处理与特征提取构建多维特征向量,再利用卷积神经网络精准识别污染类型及浓度,并依此自动匹配最优清洗方案,同时结合实时监测反馈形成闭环优化机制,避免了无法区分污染类型导致的盲目清洗问题,避免了清洗剂不当对膜的损伤,延长了膜的使用寿命,还能保障膜系统高效稳定运行,提升产水水质稳定性,减少维护成本。
技术关键词
反渗透膜
清洗剂
卷积神经网络模型
多维特征向量
粒子计数器
特征参数提取
pH值
荧光检测仪
线性插值法
数据
频率同步
多传感器
指标
提升系统
成分分析
膜系统
膜元件
光谱仪
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模型
图像
模型训练方法
非易失性存储介质
识别方法
解析机构
捕获机构
信息预测系统
智能煤气表
表体
光纤陀螺仪
故障监测方法
残差矩阵
动态预测模型
高斯混合模型
模糊控制模块
多维特征向量
深度学习预测
梯度温控系统
深度特征提取
视频监控系统
预警模块
卷积神经网络模型
视频监控模块
图像处理模块