综述：膜脱盐中污垢预测技术进展：从经验模型到智能模型

本综述系统阐述了膜脱盐过程中污垢（fouling）问题的研究进展，重点分析了传统经验模型（empirical models）和机理模型（mechanistic models）的局限性，并探讨了机器学习（ML）与光学相干断层扫描（OCT）技术结合的混合模型在跨膜压力（TMP）、渗透通量等参数预测中的突破性应用，为开发智能预警系统提供了新思路。

　　

膜脱盐技术因其高效节能特性成为解决全球水资源短缺的重要方案，然而膜污染问题始终制约着该技术的发展。不同类型的污染——无机污染（如CaCO₃、CaSO₄结晶）、有机污染（天然有机物NOMs沉积）、胶体污染（二氧化硅聚合）和生物污染（微生物分泌EPS）——会通过不同机制导致渗透通量下降和能耗上升。

传统预测模型面临重大挑战。经验模型（如Darcy定律）虽操作简便但缺乏普适性；机理模型中的串联阻力模型（RIS）虽能区分膜阻力、污染阻力和浓差极化（CP）阻力，却受限于简化假设。令人瞩目的是，四阶段孔阻塞模型通过区分完全阻塞、标准阻塞、中间阻塞和滤饼层形成机制，为理解污染动力学提供了新视角。

机器学习技术正在重塑预测范式。人工神经网络（ANNs）展现出处理非线性关系的独特优势，其通过分析运行参数（压力、温度、pH等）可建立高精度预测模型。特别值得关注的是，将光学相干断层扫描（OCT）的3D成像数据与深度学习结合，实现了污染层的实时定量分析，这种混合建模方法在阿布扎比的实际案例中已证明可将预测准确度提升40%。

未来研究方向应聚焦于三方面：开发更智能的OCT图像自动分割算法，优化基于物理信息的神经网络架构，以及建立跨尺度污染预测模型。这些突破将推动膜脱盐技术向智能化、精准化方向发展，为全球水安全提供更可靠的解决方案。