海水混凝过程的建模对海水淡化的水质控制和加药控制有重要意义.针对海水混凝大滞后的特点,提出一种基于机器学习序列模型的建模方法.采用门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)编码器和线性网络解码器等结构化单元,建立出水浊度与入水浊度、流量、絮凝剂及助凝剂用量等因素的关系模型.基于实际运行数据的数值实验验证了所建模型的有效性,也为絮凝剂及助凝剂的减量控制提供了可靠的依据.
海水淡化 预处理 混凝沉淀 序列模型 机器学习