基于机器学习的半球形太阳能蒸馏器性能数据驱动预测：优化淡水生产效率

针对太阳能蒸馏器(HSS)性能优化难题，研究人员采用DT、RF、GB、SVM和KNN五种机器学习模型，基于埃及实地实验数据构建预测系统。结果表明决策树(DT)模型表现最优，其R2达0.997，MSE低至0.001，可精准预测产水量(0.477L/m2/day)和瞬时效率(45.2%)，为可持续水生产提供高效AI解决方案。

　　

随着全球淡水资源日益紧缺，太阳能脱盐技术成为解决缺水问题的关键途径。半球形太阳能蒸馏器(HSS)因其独特的半球形结构能最大化吸收太阳能并优化冷凝效率，成为研究热点。然而传统HSS性能优化依赖耗时费力的物理实验，且存在产水量低(平均仅0.478L/m²)、热效率不稳定等问题。纳米流体等改良技术虽能提升效率，却面临腐蚀、压力损失等技术瓶颈，亟需开发高效预测工具替代实验试错。

针对这一挑战，Kafrelsheikh大学的研究团队在《Scientific African》发表创新研究，首次将五种机器学习模型应用于HSS性能预测。通过埃及实地采集的12天×9小时多参数数据集（包含太阳辐射、温湿度、风速等环境参数及水温、蒸汽温度等系统参数），研究人员构建了包含决策树(DT)、随机森林(RF)、梯度提升(GB)、支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)的预测体系。研究采用主成分分析(PCA)预处理数据，通过10折交叉验证优化模型，最终实现产水量和瞬时效率的精准预测。

关键技术方法包括：（1）在埃及Kafrelsheikh市(北纬31.07°)搭建HSS实验平台，连续监测环境与系统参数；（2）采用K型热电偶(精度±1°C)、太阳辐射计(量程0-2000W/m²)等仪器采集数据；（3）应用PCA降维和标准缩放预处理；（4）采用R²、MSE等5项指标评估模型性能。

详细实验设置
实验系统采用1.5mm厚铁制半球体，内壁涂黑并填充木屑隔热，玻璃盖倾角设置为当地纬度30°。通过控制盐水深度1cm，记录每小时工况数据，构建包含太阳辐射(均值517W/m²)、气温(均值29.2°C)等7项特征的数据库。

模型选择依据
研究团队基于算法特性构建互补模型体系：DT提供可解释性，RF通过集成学习防止过拟合，GB采用迭代纠错提升精度，KNN适应局部数据模式，SVM处理高维特征。超参数经网格搜索优化，如DT采用MSE分裂标准，RF设置100棵决策树。

结果与讨论
在产水量预测中，DT模型以0.997的R²值和0.000167的MAE显著优于其他模型（SVM仅0.277）。瞬时效率预测同样显示DT的优越性，其EVS值达0.999。可视化分析表明DT预测值与实验值的QQ图趋近理想对角线。对比传统ANN方法，DT将预测误差降低82%，且计算效率提升3倍。

重要意义
该研究首次证明机器学习可替代传统实验方法指导HSS优化：

1. 经济性：DT模型减少90%实验成本，预测耗时仅0.01秒/次
2. 普适性：模型适应30-60°C宽温域，太阳辐射175-990W/m²波动条件
3. 扩展性：框架可集成物联网实现实时性能监控

研究团队建议未来重点开展三方面工作：验证极端气候下的模型鲁棒性、开发DT-物理模型混合系统、探索纳米流体腐蚀预测的迁移学习应用。这项突破为全球缺水地区，特别是北纬30°附近的太阳能丰富区域，提供了可快速部署的智能水生产解决方案。