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摘要
基于电脱盐系统大数据分析方法,建立了运行参数与脱后盐质量浓度之间的映射关系模型,模型对电脱盐系统的1 052个实际运行样本进行了智能预测,与实际监测结果比对,预测的平均误差为0.42 mg/L。提出了基于机理模型的电脱盐系统影响因素及智能预测系统运行参数优化方法,依据筛选结果,分析了当前电脱盐系统的关键运行参数,并提出了优化运行建议。依据运行建议可以使电脱盐系统的脱后盐质量浓度显著下降。
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基于电脱盐系统大数据分析方法,建立了运行参数与脱后盐质量浓度之间的映射关系模型,模型对电脱盐系统的1 052个实际运行样本进行了智能预测,与实际监测结果比对,预测的平均误差为0.42 mg/L。提出了基于机理模型的电脱盐系统影响因素及智能预测系统运行参数优化方法,依据筛选结果,分析了当前电脱盐系统的关键运行参数,并提出了优化运行建议。依据运行建议可以使电脱盐系统的脱后盐质量浓度显著下降。
