基于机器学习的海水混凝建模与应用

• 作者: 钟骅 朱力 方昱杰 金伟剑 许力
• 来源期刊: 水处理技术
• 关键词: 海水淡化 预处理 混凝沉淀 序列模型 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: P747
• 语种: 中文
• DOI: 10.16796/j.cnki.1000-3770.2021.04.020

摘要

海水混凝过程的建模对海水淡化的水质控制和加药控制有重要意义.针对海水混凝大滞后的特点,提出一种基于机器学习序列模型的建模方法.采用门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)编码器和线性网络解码器等结构化单元,建立出水浊度与入水浊度、流量、絮凝剂及助凝剂用量等因素的关系模型.基于实际运行数据的数值实验验证了所建模型的有效性,也为絮凝剂及助凝剂的减量控制提供了可靠的依据.