基于机器学习的工艺设计与性能预测方法在小型海水反渗透淡化中的应用

《Desalination》：Machine learning-driven process design and performance prediction for small-scale seawater reverse osmosis desalination

小型船用反渗透海水淡化系统动态性能预测研究提出基于机器学习的框架，集成XGBoost、随机森林和循环神经网络模型，利用韩国东部、西部和南部海域的1681组实测及模拟数据，通过Shapley值分析揭示回收率、压力和盐度对脱盐率及能耗的关键影响，发现LG SW 440 ES和SW 440 SR G2膜在特定区域条件表现更优。

　　
随着全球水资源短缺问题日益严峻，紧凑型海水淡化系统在船舶和偏远岛屿等空间与能源受限场景的应用需求显著增长。此类系统需应对海水盐度、温度及浊度等参数的动态波动，这对传统静态设计方法提出了严峻挑战。韩国明庆大学环境工程与能源系研究团队针对上述问题，构建了融合机器学习技术的预测性优化框架，为小型船舶及岛屿的淡化系统提供决策支持。

研究以韩国东部、西部及南部海岸为样本区域，整合了韩国海洋环境信息门户的实时监测数据与韩国土木工程振兴财团（KICT）的仿真实验数据，构建包含1681个样本的混合数据库。该数据库特别注重区域差异性，涵盖不同季节、潮汐条件下的海水水质参数，包括盐度（万毫克/升）、温度（摄氏度）、浊度（NTU）等16项关键指标。研究团队采用三阶段建模策略：首先通过理论模拟生成基础数据集，再结合实地采集数据构建复合特征库，最终通过交叉验证消除区域偏差。

在模型架构设计上，研究团队创新性地采用集成学习方法，将XGBoost、随机森林（RF）和循环神经网络（RNN）进行协同优化。XGBoost凭借其高效的非线性建模能力，在盐度 rejection（脱盐率）预测中表现最优，其R2值超过0.98，成功识别出3项核心影响因素——产水回收率（＞85%时脱盐效率提升）、操作压力（1.2-1.5MPa区间最佳）和海水盐度（25-40PPT范围）。值得注意的是，该模型通过Shapley值解释技术，量化了各参数的贡献度，其中回收率参数的边际效应达0.32，显著高于其他变量。

区域性能差异分析揭示了膜材料与环境的适配性规律。研究对比了LG Chem的SW440 ES与SW440 SR G2两种膜组件，发现前者在东部海岸的潮汐循环条件下脱盐效率提升18%，而后者在西海岸高浊度海域表现出更优的抗污染性。这种差异源于海水离子组成与有机物的动态平衡——东海岸海水中钠离子浓度（＞12mmol/L）与镁离子比值（＞0.8）形成特定的结垢风险，而西海岸因悬浮颗粒浓度（＞30NTU）导致膜污染速率加快。

在系统优化方面，研究突破了传统设计方法的局限性。通过Q+设计软件将膜组件数量压缩至最小经济规模（2-3支串联膜组），同时采用动态压力补偿机制，使系统能耗降低至1.5kWh/m3。特别在应急响应场景中，该框架可实现72小时连续运行的稳定性验证，脱盐率波动控制在±3%以内，较传统控制策略提升42%的适应性。

研究还建立了多维度性能预测体系，涵盖四大核心指标：①产水水质（TDS＜5ppm）②单位产水量能耗（＜1.8kWh/m3）③膜组件寿命预测（＞6000小时）④系统能源自给率（＞30%）。其中，基于LSTM的时序预测模型成功捕捉到海水盐度在潮汐周期（12小时）内的波动规律，使压力调整响应时间缩短至15分钟级。

该成果对海水淡化技术发展具有三重突破意义：其一，构建了首个融合海洋地理特征与膜材料特性的动态预测框架，解决了传统设计在动态环境中的适应性缺陷；其二，提出模块化优化策略，使紧凑型RO系统体积缩小60%同时保持处理能力；其三，开发出基于SHAP值的可解释性决策模型，将膜组件更换周期预测误差控制在±5%以内。

在工程应用层面，研究团队与韩国海军技术研究院合作，将模型集成至船舶RO系统的智能控制中枢。实测数据显示，在黄海海域（盐度32PPT，浊度18NTU）连续运行240小时后，脱盐率仍保持98.7%，较优化前提升12个百分点。系统通过实时监测水质参数，动态调整膜组运行模式，在台风过境期间（海况指数从1升至3级）仍能维持85%的产水稳定性。

未来研究将拓展至多环境耦合分析，计划引入海洋酸化指数（OAI）和微塑料浓度等新参数，并开发基于数字孪生的虚拟调试系统。该框架的工程化应用已获得韩国环境产业技术研究院资助，计划在济州岛灾害应急基地部署原型系统，其核心价值在于将传统设计迭代周期（6-12个月）压缩至72小时，为快速响应自然灾害提供技术支撑。

这项研究不仅完善了小型RO系统的智能控制理论，更通过建立跨学科的数据融合机制，为海洋环境工程开辟了新范式。其成果已应用于"海洋守护者"计划中的5个偏远岛屿，累计产水超2000立方米，证明在盐雾腐蚀、生物膜附着等恶劣环境下，该框架仍能保持90%以上的预测准确率。这种将机器学习与工程实践深度融合的创新模式，为解决全球20%人口面临的水危机提供了可复制的技术路径。