【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及反渗透膜,尤其涉及一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法。
技术介绍
1、海水淡化是解决由人口增长和工业化发展所带来的水资源枯竭问题的重要方法。海水淡化主要采用蒸馏、离子交换和反渗透技术。其中,反渗透技术是应用最广泛的方法。其主要原理是利用高压将海水通过半透膜进行过滤,滤除盐分和杂质,从而获得淡水,降低了海水淡化的能耗和化学需求。因此,反渗透技术的改进是水资源有效利用的关键,具有重要的意义和前景。但是其应用受限于膜的水渗透率和盐截留率的权衡。
2、为了更进一步提升反渗透膜的性能,人们开始优化膜制备参数并通过薄膜纳米复合技术对反渗透膜进行优化。常见的方法包括人工试错法、实验验证法和机器学习方法。人工试错方法和常见的实验设计方法需要花费较长的时间用于参数的调整和实验验证,这依赖于制备人员的经验且很难得到较优的膜性能。机器学习方法主要依赖于对现有数据信息的挖掘和学习,当信息复杂度很高的时候往往需要大量的数据才能取得不错的预测能力。但是在反渗透膜领域,数据样本的获取难度高和影响参数的不统
...【技术保护点】
1.一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的S1步骤具体包括:
3.如权利要求2所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的S2步骤具体包括:
4.如权利要求3所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的S3步骤具体包括:
5.如权利要求4所
...【技术特征摘要】
1.一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
2.如权利要求1所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的s1步骤具体包括:
3.如权利要求2所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的s2步骤具体包括:
4.如权利要求3所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的s3步骤具体包括:
5.如权利要求4所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的s4步骤具体包括:
6.如权利要求5所述的一种优化的用于预测薄膜纳米复合反渗透膜性能与设计辅助决策的深度学习方法,其特征在于,所述的s5步骤具体包括:
7.如权利要求2所述的一种优化的用于预测薄膜...
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