基于物理信息神经网络的反渗透膜污染预测方法

本发明公开了基于物理信息神经网络的反渗透膜污染预测方法，属于智能水处理技术领域，包括以下步骤：S1.采集反渗透膜系统的运行数据；S2.建立物理偏微分方程模型；S3.构建前馈神经网络，将S2的物理偏微分方程嵌入损失函数，形成融合物理信息的PINN模型，采用复合损失函数训练模型，获得训练后的模型；S4.利用S3中训练后的模型预测透水系数和透盐系数。本发明采用上述的基于物理信息神经网络的反渗透膜污染预测方法，实现了对反渗透膜透水系数、透盐系数及污染程度的高精度预测，并可基于预测结果进行膜污染状态的实时评估。