基于人工智能的干旱地区反渗透脱盐系统中总溶解固体预测模型研究

为解决干旱地区反渗透(RO)脱盐系统在复杂工况下总溶解固体(TDS)预测工具不足的问题，研究人员开发了一种基于人工神经网络(ANN)的预测模型。通过采集阿尔及利亚Ouargla地区8个脱盐站223组样本数据，构建了单隐藏层7神经元的最优ANN架构，其预测精度(R2=0.795)显著优于多元线性回归等传统方法。该研究为干旱地区水处理系统提供了可靠的AI驱动优化工具，通过1.5%噪声注入和1:0.5合成数据比的数据增强策略，有效提升了模型在数据受限条件下的鲁棒性。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，反渗透(RO)脱盐技术已成为干旱地区获取淡水的重要途径。然而，传统预测模型难以应对复杂多变的工况，特别是在阿尔及利亚Ouargla等撒哈拉地区，季节性盐度波动显著影响系统性能。现有研究多集中于稳定水质条件，缺乏针对干旱地区特殊环境的专用预测工具。这导致脱盐系统运行效率低下，能耗居高不下，难以满足世界卫生组织(WHO)规定的饮用水TDS≤500 ppm标准。

为突破这一技术瓶颈，Rachid Zegait团队在《Desalination and Water Treatment》发表研究，首次将人工神经网络(ANN)应用于干旱地区RO系统的TDS预测。研究人员历时12个月收集了Ouargla省8个脱盐站的223组运行数据，涵盖pH、温度、电导率(EC)、TDS、盐度和浊度等关键参数。通过系统评估4-8神经元的不同ANN架构，发现7神经元单隐藏层模型表现最优，训练集R2达0.795，测试集R2为0.306，均方根误差(RMSE)仅39.46 mg/L。创新性地采用1.5%噪声注入和1:0.5合成数据比的数据增强策略，有效解决了样本量不足的挑战。

关键技术方法包括：1) 从8个脱盐站采集223组水质参数构建数据库；2) 采用MATLAB深度学习工具箱构建ANN模型，数据按70:15:15分为训练/验证/测试集；3) 通过tanh激活函数和早停策略防止过拟合；4) 使用MSE、RMSE和R2等指标评估性能；5) 与多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)等传统方法进行对比验证。

研究结果部分：

1. 1.

   水质参数分析

   数据显示RO处理使TDS从平均2132.5 mg/L降至208.85 mg/L，EC从4128.33 μS/cm降至344.67 μS/cm，所有站点出水盐度均低于WHO标准(0.3-0.6 g/L)，证实系统有效性。

2. 2.

   神经网络架构优化

   7神经元模型展现出最佳平衡性：训练R=0.918，测试R=0.632，是唯一测试R2为正数(0.306)的架构。而8神经元模型虽训练R达0.934，但测试R2暴跌至-0.868，显示严重过拟合。

3. 3.

   模型比较评估

   ANN显著优于传统方法：对比MLR(R2=0.218)、SVR(R2=-0.117)和随机森林(R2=0.704)，ANN的RMSE最低(39.46 mg/L)，且唯一实现测试集正R2。

4. 4.

   实际应用价值

   模型可实时预测TDS变化，帮助优化能耗15-20%。敏感性分析显示TDS输入(相关系数0.592)、EC(0.583)和盐度(0.535)是关键预测因子，而pH(0.061)贡献度最低。

结论与讨论指出，这是首个针对撒哈拉干旱地区RO系统的ANN预测模型，其创新性体现在：1) 专为高盐度波动环境设计；2) 采用针对性数据增强策略；3) 验证了单隐藏层架构在工业场景的适用性。尽管测试性能仍有提升空间，但模型已成功部署于Ouargla地区多个脱盐站，支持阿尔及利亚"2030年日产560万m³"的国家水战略。研究为SDG6(清洁饮水和卫生设施)目标提供了关键技术支撑，未来可通过引入LSTM网络处理时间序列数据，进一步提升预测精度。

该工作的科学价值在于揭示了ANN在复杂水处理系统中的非线性建模优势：7神经元架构能有效捕捉TDS与EC( R=0.8922)的二次函数关系，而传统线性方法完全无法表征这种关联。实践层面，模型每年可帮助单座10万吨级脱盐站节约能耗成本约12万美元，具有显著的经济和环境效益。研究团队建议将方法扩展至膜污染预测和能源回收系统优化，以全面提升干旱地区水处理设施的可持续性。