清华大学黄霞团队合作ES&T：机器学习赋能工业零排放RO膜污染预测

本研究针对工业零排放系统中反渗透（RO）膜污染难以预测的问题，构建了多模型集成预测框架，通过融合多种深度学习模型实现了膜污染的长时间尺度精准预测。研究背景指出膜污染是RO系统稳定运行的关键瓶颈，尤其在燃煤电厂脱硫废水等高盐高硬零排放场景中，传统建模方法难以应对复杂污染过程。研究目的是提升RO系统在复杂工况下的动态预测能力与响应性。研究结果表明，ConvLSTM模型在不同时间尺度预测中表现最佳，具备良好的跨时间尺度适应能力和高预测精度。此外，通过SHAP方法揭示了关键影响因子如进水电导率与Ca2+浓度的贡献，验证了模型在不同工业场景下的泛化能力。该研究为实际零排放工程的数字化运行管理提供了重要技术支撑。