基于物理信息的神经网络预测反渗透膜元件的渗透性能

《Environmental Science: Water Research & Technology》：Physics-informed neural network-based prediction of permeation performance in reverse osmosis membrane elements

Reverse osmosis膜长期运行受污染影响显著，传统数据驱动方法存在物理建模不足问题。本文提出融合物理约束的神经网络框架，引入膜渗透率随工况变化的物理单调性约束，基于纯水站实验数据构建预测模型，输入工况参数输出渗透系数，实验表明其预测精度和可解释性均优于传统方法，为反渗透系统状态监测提供新范式。

　　

反渗透（RO）技术作为现代水处理系统的关键支撑，在其长期运行性能中受到膜污染的显著影响。准确预测膜元件的渗透性能对于判断膜元件的污染状况具有重要意义。尽管传统的数据驱动方法在一定程度上实现了对膜污染趋势的建模，但它们通常存在模型单调性差以及无法充分模拟物理定律等问题。为了解决上述限制，本文提出了一种融合物理知识的物理信息神经网络（PINN）框架。该框架创新地将反渗透膜渗透性能随运行条件变化的物理单调性作为约束条件，并构建了一个具有物理一致性和数据驱动能力的预测模型。该模型基于从纯水测试站获得的实验测量数据开发，以运行时间、进水盐含量、浓缩水盐含量、进水压力、浓缩水压力和温度作为输入参数，以膜渗透系数作为输出参数。结果表明，所构建的PINN模型在误差评估指标和决定系数评估指标方面均优于传统的数据驱动方法；部分依赖性分析显示，其预测结果在物理趋势层面具有较高的一致性。本研究为将物理约束嵌入反渗透性能预测模型提供了有效的范例，并为反渗透系统的状态监测和性能优化提供了一种更加通用且易于解释的建模方法。