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申请/专利权人：浙江钱江水利供水有限公司;深圳京昌水务科技有限公司

摘要：本发明涉及水质检测分析技术领域，具体涉及一种检测水样酸碱度智能更换膜系统，包括：水样采集模块：用于采集待处理水样并传输至酸碱度监测模块；酸碱度监测模块：采用光学传感技术，结合多参数分析算法，实现对水样酸碱度的实时监测；膜受损预测模块：基于时间序列分析技术，建立酸碱度水样特征与膜受损之间的关联预测模型；智能膜更换优化模块：采用遗传优化方法，对膜更换时机、频率和方式的动态调整；膜更换控制模块：启动膜更换程序；用户界面模块；数据存储模块。本发明，预测未来的损坏趋势，从而实现预防性维护，避免膜的过早更换，延长膜的使用寿命。

主权项：1.一种检测水样酸碱度智能更换膜系统，其特征在于，包括：水样采集模块：用于采集待处理水样并传输至酸碱度监测模块，所述水样采集模块配置有多种传感器，检测待处理水样的初始物理和化学数据，包括温度、浊度；酸碱度监测模块：采用光学传感技术，结合多参数分析算法，实现对水样酸碱度的实时监测，同时具备自动校准和修正功能，所述酸碱度监测模块具体包括：光学传感器：采用光学传感器，通过测量水样的吸光度和散光度来实时监测水样的酸碱度，光学传感器在不同的波长下发射光束，光学传感器通过发射光束至水样中，并测量通过水样后的光强度，以计算水样的吸光度和散光度，使用吸光度推断水样的酸碱度，表示为：，其中，A是水样的吸光度，是入射光强度，I是透过水样后的光强度；多参数分析单元：与光学传感器配合，采用多参数分析算法，整合从水样中获得的温度和浊度，以校正和优化酸碱度的测量结果，其中；温度校正：温度的变化会影响水中化学平衡和反应速率，根据温度调整酸碱度的读数，表示如下： ，其中，是温度校正系数，T是当前水样温度，是参考温度；是测量得到的原始pH值，是根据温度调整后的pH值；浊度校正：高浊度水样会散射其他光，影响光学读数，通过比较清水和实际水样的散光度差异来校正： ，其中，是根据实验确定的散光校正系数，是测量得到的原始吸光度，是根据浊度调整后的吸光度，R是水样的浊度，指水中悬浮颗粒的量；膜受损预测模块：基于时间序列分析技术，建立酸碱度水样特征与膜受损之间的关联预测模型，预测不同水质条件下膜的受损程度，从而根据实时酸碱度监测数据判断膜是否达到更换标准；智能膜更换优化模块：结合实时监测数据和膜受损预测结果，采用遗传优化方法，对膜更换时机、频率和方式的动态调整；膜更换控制模块：当决定更换膜时，启动膜更换程序，包括停止水处理过程、卸下原有膜组件、安装新的膜组件；用户界面模块：提供给操作人员的界面，显示水样酸碱度监测结果、膜状态和更换提示信息；数据存储模块：用于存储水样酸碱度监测数据、膜更换记录信息；其中，所述关联预测模型是基于膜表面影像与酸碱度的时间序列预测模型，所述预测模型的构建包括：将监测的酸碱度数据进行时序排列，获得酸碱度的时间序列数据；膜表面影像采集单元：配备水下微观相机定期捕捉膜表面的图像，分析图像以观察膜表面出现的微观结构变化，包括堵塞、裂纹、膜层剥离；图像处理与特征提取单元：应用图像处理算法从膜表面影像中提取关键特征，包括裂纹宽度、堵塞区域的面积；时间序列分析单元：利用门控循环GRU模型分析时间序列数据，并结合关键特征数据，处理时间序列数据中的长期依赖问题；膜损伤预测与健康评估模块：结合酸碱度时间序列数据和膜表面特征，使用GRU模型输出膜的受损程度预测；其中，所述GRU模型具体包括：将酸碱度特征以及膜表面影像特征整合成一个特征向量，其中t表示时间步，酸碱度数据作为时间序列的输入，膜表面影像特征是通过图像处理技术提取的膜表面状态指标；特征向量的构建：设表示在时间的酸碱度读数，设表示从膜表面影像在时间t提取的特征向量，特征向量将是和的组合，即；采用GRU模型处理特征向量，通过更新门、重置门、候选隐藏状态、最终隐藏状态处理，最终通过输出层输出最终隐藏状态，用于预测膜的受损程度；训练：模型在历史数据上训练，学习如何根据酸碱度变化和膜表面影像特征来预测膜的受损状态；预测：在操作期间，模型将接收实时数据，并提供膜的受损预测，帮助操作人员决定是否需要进行维护或更换；其中，所述遗传优化方法具体包括：获取实时监测数据和膜受损预测模块的输出，实时监测数据包括酸碱度数据和膜表面影像分析结果；遗传算法优化器：采用遗传算法GA来优化膜更换策略，通过模拟自然选择和遗传原理来寻找最优解，遗传算法包括个体编码、适应度函数的定义、选择过程、交叉操作和突变操作；所述个体编码中，每个个体代表一种膜更换策略，包括更换时机、频率和方式，策略参数被编码为遗传算法中的染色体；所述适应度函数定义为： ，其中，表示根据策略x更换膜的成本，Downtimex表示策略x执行时导致的停机时间，表示考虑当前膜状态s时的处理性能，是权重因子，用于平衡成本、停机时间和性能的重要性。

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