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本发明涉及一种基于机器学习的膜污染预警方法，其使用基于机器学习构建的膜污染预测模型，能够自动基于待膜处理水的进水水质参数预测并且输出在不同时刻下用于表征膜污染程度的电化学信息值，并从中获取时刻t的电化学信息值Zt和t+Δt时刻的电化学信息值Zt+Δt，然后基于膜污染预测模型输出的电化学信息值进行计算并判断相应的污染级别，最后根据判定的预警级别发出预警信号。

本发明的膜污染预警方法能够及时对膜污染的情况进行预先了解以提前处理，维护膜污染处理系统的正常运转，延缓膜组件污堵的趋势，增加膜组件的运行周期。然后基于膜污染预测模型输出的电化学信息值进行计算并判断相应的污染级别，最后根据判定的预警级别发出预警信号。

本发明涉及一种基于机器学习的膜污染预警方法，其使用基于机器学习构建的膜污染预测模型，能够自动基于待膜处理水的进水水质参数预测并且输出在不同时刻下用于表征膜污染程度的电化学信息值，

目前拥有一批优秀的行业内部尖端技术人才，使公司研发、运营和管理具有完善的管理体系，同时公司对人才的引进与培养也十分的重视，积极鼓励研发人员进行科技创新，实施奖励制度，为公司的科研事业的发展奠定深厚的人才基础。通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。

本发明的膜污染预警方法能够及时对膜污染的情况进行预先了解以提前处理，维护膜污染处理系统的正常运转，延缓膜组件污堵的趋势，增加膜组件的运行周期。

通过自主研发，组建研发团队，对用户进行调研，查阅文献了解市场需要，解决项目中的技术问题，确定项目总体方案设计，配置相关仪器设备，确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验，改进技术方案及技术指标，完善工艺，规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。