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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京);西安热工研究院有限公司申请的专利一种反渗透膜污堵预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114692723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210203054.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种反渗透膜污堵预警方法及系统是由邓春;潘耀宇;李昭;辛志波;孔繁鑫;郭云飞;谭祥帅;姚智;朱培林;李峰设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种反渗透膜污堵预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种反渗透膜污堵预警方法及系统，其特征在于，包括：采用机器学习方法，基于待测反渗透装置的历史实测数据，构建反渗透膜污堵预警模型；获取待测反渗透装置的实测数据，并选取特征变量进行去噪和预处理；将去噪和预处理后的特征变量输入至构建的反渗透膜污堵预警模型，得到待测反渗透装置的预警结果，本发明能够监测反渗透膜的污堵状况，可以广泛应用于水处理系统的信息化领域中。

本发明授权一种反渗透膜污堵预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种反渗透膜污堵预警方法，其特征在于，包括：采用机器学习方法，基于待测反渗透装置的历史实测数据，构建反渗透膜污堵预警模型；获取待测反渗透装置的实测数据，并选取特征变量进行去噪和预处理；将去噪和预处理后的特征变量输入至构建的反渗透膜污堵预警模型，得到待测反渗透装置的预警结果；所述采用机器学习方法，基于反渗透装置的历史实测数据，构建反渗透膜污堵预警模型，包括：获取待测反渗透装置的历史实测数据进行特征工程和特征选择，确定历史实测数据中反渗透装置各运行参数之间的相关系数，并根据确定的相关系数，选择对反渗透膜污堵问题影响最大的一个或多个运行参数作为特征变量；对选择的特征变量进行去噪并进行预处理；采用机器学习方法，根据预处理后的特征变量构建反渗透膜污堵预警模型，并确定反渗透膜污堵预警模型的评价指标，包括准确率指标和AUC指标；根据预处理后的特征变量和确定的评价指标，对构建的反渗透膜污堵预警模型进行训练、验证和测试，得到构建好的反渗透膜污堵预警模型；所述根据预处理后的特征变量和确定的评价指标，对构建的反渗透膜污堵预警模型进行训练、验证和测试，得到构建好的反渗透膜污堵预警模型，包括：将预处理后的特征变量分为训练集、验证集和测试集，并设置构建的反渗透膜污堵预警模型的超参数；基于设置的超参数，通过训练集、验证集和测试集对构建的反渗透膜污堵预警模型进行训练、交叉验证和测试，并计算构建的反渗透膜污堵预警模型在训练集、验证集和测试集上的准确率，绘制反渗透膜污堵预警模型在测试集上的ROC曲线，计算测试集的AUC，并输出预警结果；若准确率和AUC均高于预先设定的阈值，则得到构建好的反渗透膜污堵预警模型；否则，对反渗透膜污堵预警模型进行改进，直至得到达到现场部署要求的反渗透膜污堵预警模型。

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