【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及水處理，尤其涉及一種智能除雜膜的控制方法及系統。
技術介紹
1、在現代水處理行業中，超濾膜技術因其高效的分離能力和廣泛的應用范圍而被廣泛使用，超濾膜能有效地從水中去除懸浮顆粒、細菌、病毒以及其他微小污染物，是提供干凈水源的關鍵組成部分，然而，超濾膜在長時間的運行中會遇到一系列挑戰，尤其是膜的堵塞和磨損問題。
2、磨損與堵塞的問題：在超濾過程中，膜的磨損主要由于水中的固體顆粒、化學物質的積累或生物膜的形成而加速，這種磨損不僅降低了過濾效率，還增加了運行成本，因為需要頻繁更換或清洗膜，此外，膜的堵塞會導致處理能力下降和能耗增加，影響整個水處理系統的效率和可靠性。
3、監控和維護的不足：傳統的超濾系統缺乏高效的監控和維護策略，系統往往依賴定期的人工檢查來評估膜的狀況，這不僅效率低下，而且無法實時反映膜的實際工作狀態，此外，過濾效率的評估通常依賴于經驗判斷，而不是精確的數據分析，這增加了運維的不確定性和風險。
4、因此，急需開發一種新的控制策略，能夠實時監測超濾膜的性能，并根據膜的實際工作狀況智能調整維護和清洗周期。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了一種智能除雜膜的控制方法及系統。
2、一種智能除雜膜的控制方法，包括以下步驟：
3、s1：通過安裝在除雜超濾膜中的傳感器，實時監測膜分離過程中的關鍵參數，包括流體壓力、流速以及膜兩側的壓力差；
4、s2：將監測得到的關鍵參數傳輸至中央控制單元，
5、s3：根據中央控制單元的分析結果，自動調整操作參數，包括調節進水流速、壓力和優化過濾周期，以改善過濾效率并減少能耗；
6、s4：定期進行自動反洗和化學清洗，以減少膜的堵塞和維護膜的性能，中央控制單元采用序列模式挖掘算法，根據長期運行數據分析確定清洗時間；
7、s5：當膜達到預設的使用壽命或效率顯著下降時，中央控制單元將自動通知操作員進行膜元件的檢查或更換。
8、進一步的，所述s1中的傳感器包括壓力傳感器、流速傳感器和差壓傳感器，其中；
9、壓力傳感器安裝在除雜超濾系統中，用于監測流體的壓力狀態；
10、流速傳感器安裝在除雜超濾膜的進水管道中，用于實時監測進入膜的水的流速，以評估流速對過濾效率的影響；
11、差壓傳感器安裝在膜的入口和出口之間，用于監測膜兩側的壓力差，該壓力差是衡量膜阻塞程度和磨損狀態的重要參數。
12、進一步的，所述s2中的數據處理技術具體包括：
13、s21：使用線性回歸模型來分析從各傳感器收集的流體壓力、流速和壓力差數據，以定量評估膜的磨損程度，通過對比當前操作條件下的數據與新膜初始狀態下的基準數據，計算膜性能的衰減率，從而判斷膜的磨損程度；
14、s22：應用邏輯回歸算法對膜的過濾效率進行實時評估，通過分析關鍵參數的變化趨勢，包括膜兩側的壓力差和流速的變化，來識別過濾效率的變動，設置閾值，當監測到的參數超出閾值時，判定為過濾效率下降。
15、進一步的，所述s21具體包括：
16、獲取收集的關鍵參數數據，包括：
17、流體壓力：測量進水和出水的壓力；
18、流速：監測進入膜的水的流速；
19、壓力差：膜兩側的壓力差，用于評估膜的阻塞程度；
20、數據預處理：將收集到的數據進行清洗和格式化，確保數據的質量和一致性；
21、建立基準模型：在膜的初始使用狀態下，收集數據以建立一個基準模型，基準模型反映膜在未經磨損時的理想操作條件下的性能，數據包括新膜在標準操作條件下的壓力、流速和壓力差；
22、使用線性回歸模型分析當前操作條件下的數據與基準數據之間的關系，計算當前數據點與基準線之間的偏差，包括定義線性回歸方程：
23、，其中，y是膜的預期性能，分別是壓力、流速和壓力差，而值是回歸系數，使用彈性網回歸來估算系數，以擬合基準數據；
24、性能衰減率計算：通過比較基準模型與當前操作數據的預測值，計算性能衰減率，如果當前的壓力差數據顯示出與基準模型相偏離，表明膜的阻塞或磨損，性能衰減率通過以下公式計算：
25、，其中，基準性能和當前性能是通過線性回歸模型在相同操作條件下計算得出的。
26、進一步的，所述s22具體包括：
27、邏輯回歸算法在訓練階段使用歷史數據集，所述歷史數據集包括壓力差和流速的正常值及其對應的過濾效率（標記為高效或低效）；
28、模型訓練完成后，將實時監測數據輸入邏輯回歸模型，模型通過分析膜兩側的壓力差和流速的變化趨勢，預測當前的過濾效率狀態；
29、設置閾值，如果邏輯回歸算法預測的概率指示過濾效率下降到警戒水平（如概率低于閾值50%），則將該狀態識別為過濾效率下降；
30、所述邏輯回歸算法表示為：
31、，其中，y是響應變量，表示過濾效率的狀態，y=1表示過濾效率下降，而y=0表示過濾效率正常，x是自變量，包括和，是膜兩側的壓力差，是流速，是模型參數，分別代表截距和各自變量的系數。
32、進一步的，所述s3具體包括：
33、基于線性回歸模型估計膜的磨損程度和當前的過濾效率，當線性回歸模型指示膜的性能低于預定閾值時，自動調整進水流速和壓力，嘗試恢復膜的原始過濾性能；
34、基于邏輯回歸算法實時評估的過濾效率變動，識別效率降低，當邏輯回歸模型預測過濾效率有下降趨勢時，將采取以下措施：
35、調節進水流速：如果顯示降低流速可提高過濾效率，則減少進水流速；
36、調整壓力設置：如果指出通過增加或減少進水壓力可改善過濾效率，將相應調整壓力。
37、進一步的，所述s4具體包括：
38、s41，收集與膜性能相關的長期運行數據，將數據按時間順序排序，形成時間序列數據，包括壓力差、流速、過濾效率、歷史清洗時間點、化學清洗使用的化學品類型和量；
39、s42，定義序列事件：在序列模式挖掘中，將每次清洗作為一個事件，將膜性能衰退，即下降到預設閾值以下作為另一個事件，定義的事件將作為序列模式挖掘的輸入；
40、s43，應用序列模式挖掘算法：使用序列模式挖掘算法來識別膜性能衰退和清洗活動之間的活動模式和關聯規則，包括使用前綴跨度算法挖掘頻繁子序列，分析挖掘出的模式，關注在膜性能衰退之前出現的清洗活動；
41、s44，建立一個時間序列模型來預測最佳的清洗時間。。
42、進一步的，所述前綴跨度算法具體包括：
43、序列數據準備：將時間序列數據表示為序列集合，其中每個序列代表一段時間內的膜運行情況，每個序列由一系列事件組成，包括清洗事件、性能衰退事件；
44、初始化一個頻繁序列集合，開始本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述S1中的傳感器包括壓力傳感器、流速傳感器和差壓傳感器，其中；
3.根據權利要求1所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述S2中的數據處理技術具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述S21具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述S22具體包括：
6.根據權利要求5所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述S3具體包括：
7.根據權利要求1所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述S4具體包括：
8.根據權利要求7所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述前綴跨度算法具體包括：
9.根據權利要求8所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述時間序列模型采用ARIMA模型，所述ARIMA模型的構建包括：
10.一種智能除雜膜的控制系統，用于實現如權利要求
...【技術特征摘要】
1.一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述s1中的傳感器包括壓力傳感器、流速傳感器和差壓傳感器，其中；
3.根據權利要求1所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述s2中的數據處理技術具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述s21具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種智能除雜膜的控制方法，其特征在于，所述s22具體包括：
6.根據權利要求5所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鞏福棟，余斌，徐培豪，胡逸飛，黃鳳國，
申請(專利權)人：浙江錢江水利供水有限公司，
類型：發明
國別省市：
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