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龙图腾网获悉山东北成环境工程有限公司申请的专利一种膜污染控制方法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：CN121148507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511686333.9，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种膜污染控制方法是由肖岛;成小翔;白雪洁;马莉;王伟亮;王顺刚;于艳丽;李冬梅;祝广蕾;杨士金设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种膜污染控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种膜污染控制方法，属于膜污染控制领域；包括以下步骤：S1、在线监测与数据采集，S2、智能污染识别与趋势预测：将所述多维过程特征矩阵输入智能自学习神经网络，训练并识别污染类型；根据识别结果对未来污染趋势进行预测，得到污染发展趋势曲线。S3、动态再生策略生成：根据所述污染发展趋势曲线生成动态再生策略；所述动态再生策略包括反洗时间、反洗流量、再生频率及再生剂浓度可调参数；将所述动态再生策略下发至控制系统执行，实现对膜污染的实时干预与优化控制。S4、自学习调优与闭环反馈。S5、长期稳定性维护。本发明在保证污染去除效果的同时，实现了通量恢复率提升与能耗降低的双重目标。

本发明授权一种膜污染控制方法在权利要求书中公布了：1.一种膜污染控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在线监测与数据采集：通过多维传感器采集跨膜压差、膜通量、污染物浓度运行数据，构建多维过程特征矩阵；所述多维过程特征矩阵用于表征膜污染过程的实时动态特征； S2、智能污染识别与趋势预测：将所述多维过程特征矩阵输入智能自学习神经网络，训练并识别污染类型；根据识别结果对未来污染趋势进行预测，得到污染发展趋势曲线； S3、动态再生策略生成：根据所述污染发展趋势曲线生成动态再生策略；所述动态再生策略包括反洗时间、反洗流量、再生频率及再生剂浓度可调参数；将所述动态再生策略下发至控制系统执行，实现对膜污染的实时干预与优化控制； S3.1、利用智能自学习神经网络输出的污染发展趋势曲线，获得未来时域内的污染指数及预测通量，当满足以下任一条件时，触发动态再生策略生成过程： 1在预测时域内存在峰值，其中为污染临界阈值； 2，其中表示污染速率阈值； 当任一条件满足时，系统进入策略生成阶段；若未达到阈值，则继续监测趋势曲线； S3.2、在触发条件满足后，根据当前膜组件运行状态生成候选再生策略参数集； 每一候选策略均包括参数向量： ； 其中：：反洗时间；：反洗流量；：再生频率；：再生剂浓度；：是否启用温度扰动阶段；：扰动目标温度； 候选策略生成过程包括规则驱动与算法优化两种途径： 1规则驱动生成： 当污染曲线呈＂突增型＂时，系统自动生成高强度短时反洗方案，包含较高反洗流量、短反洗时间与中等浓度氧化剂，并启用温度扰动阶段Tset； 当污染曲线呈＂缓增型＂时，系统生成低强度长时反洗方案，采用低浓度碱性溶液、反洗流量为额定的倍、反洗时间，并不启用温度扰动； 2优化生成： 系统采用贝叶斯优化或多目标进化算法在预设参数范围内生成附加候选解，用以提高搜索覆盖度； S3.3、对每一候选策略，系统调用内置的代理评估模型对其通量恢复率与能耗进行快速估算；所述代理评估模型包括以下两个预测子模型： 1通量恢复率预测模型： ； 其中，为额定流量，为基准反洗时间，为基准浓度，为温度扰动指示量；系数由历史运行数据回归获得； 2能耗预测模型： ； 其中，为环境温度，系数由系统运行数据拟合获得； 再生策略的综合评价指标为： ； 其中，与分别为通量恢复与能耗的权重系数，；对所有候选策略计算值，并筛选出满足安全约束的策略集合； S3.4、按照以下规则自动选择最优动态再生策略： 1当采用单目标优化时，选取最大者； 2当采用多目标优化时，构建Pareto前沿集，选取能耗最低且通量恢复率不低于的折中解；选定策略经安全性验证后下发执行模块执行，执行包括： 启动反洗泵调节反洗流量至； 控制反洗持续时间； 投加再生剂并调节浓度至； 若温度扰动启用，则启动加热模块升温至并保持恒温； S3.5、在动态再生策略执行完毕后，系统记录实际通量恢复率ηobs与实际能耗Eobs，并更新代理模型参数ai,bi； 若实际恢复率与预测值偏差超过10%，系统通过在线梯度修正法调整模型系数； 若连续多次偏差超过阈值，则触发强化学习模块更新策略生成参数分布，实现动态再生策略的自适应优化； S3.6、在选定的动态再生策略中，可进一步引入温度扰动再生阶段； 具体为： 在再生过程前期，控制加热模块升温至35-50℃并维持5-10min，使膜表面污染物软化或部分剥离； 随后进入反洗阶段，利用高流速反冲与剪切力实现污染层的高效脱附； 此阶段通过传感器实时监测跨膜压差变化，当ΔP下降超过初始值的20%时，判定再生完成并停止反洗； 实验结果表明，温度扰动再生可使通量恢复率提升15-25%，同时再生周期延长1.3-1.5倍； S4、自学习调优与闭环反馈：根据动态再生策略的执行结果计算通量恢复率与再生能耗，利用强化学习算法对动态再生策略参数进行自学习调优；通过闭环反馈机制持续修正所述智能自学习神经网络的权重与参数，使控制模型持续优化； S5、长期稳定性维护：在长期运行过程中，计算污染累积指数CI和再生衰减因子RD，根据CI与RD的动态变化对动态再生策略进行自适应修正，以维持系统稳定通量与最优能耗状态。

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