人工神经网络及智能算法在膜污染研究中的应用

摘要

对膜通量、跨膜压差的变化趋势等膜污染特征的准确预测有利于实现膜分离过程中膜污染自动化控制及膜分离过程的长期稳定运行.人工神经网络(ANNs)和智能算法可以用来准确预测膜污染特征,是模拟膜分离过程及预测与优化膜污染控制条件的有力工具,可为膜污染控制提供重要的指导作用.首先系统地介绍了 ANNs的概念、结构及实现过程;然后,综述了不同架构类型的ANNs对于不同膜分离系统的模拟和在膜污染特征预测方面的应用,以及智能算法在ANNs性能优化方面的应用;最后,讨论了 ANNs和智能算法在膜分离过程中运行条件优化方面的指导作用,对今后的研究方向进行了展望,以期为后续膜分离过程的调控研究提供帮助.