基于机器学习与多源数据融合的智能检测与动态预警系统

本发明公开了基于机器学习与多源数据融合的智能检测与动态预警系统，涉及膜分离工艺监测技术领域，由数据采集与预处理部分、物理模型与数据驱动模型部分、动态权重融合与自适应机制部分和人机交互与报警部分组成，系统通过采集膜通量、跨膜压差、溶液浓度、温度、进水流量及操作压力等参数，结合改进的XGBoost机器学习模型，构建综合污染指数以量化膜污染程度；模型通过特征工程，实现污染机理与数据规律的双重解析。系统支持从分钟级预警到小时级清洗决策的全闭环管理，并通过贝叶斯优化动态调整阈值，显著提升系统的泛化性与抗干扰能力，适用于反渗透、超滤等膜分离工艺的智能化运维。