01 / RESEARCH QUESTION

研究问题

在去除水中四环素的同时,如何兼顾膜的产水能力?这项研究把截留率和水通量作为两个目标,用文献数据建立预测模型,再筛选运行参数。

建立四环素去除与水通量的联合预测及参数优化方法,支持正渗透水处理条件筛选。
02 / METHODS

研究思路与图1

图1 正渗透四环素去除及机器学习研究框架

图1a 分离对象

原料液中的水透过正渗透膜,四环素主要留在原料侧。活性层与支撑层共同影响截留和产水。

图1b 数据与模型

汇集膜性质和运行条件,处理缺失值并增强训练数据,分别预测四环素截留率与水通量。

图1c 解释与筛选

用预测结果和SHAP分析识别关键因素,为后续运行参数优化提供依据。

数据。汇集92条文献实验记录,包含9个输入变量,以四环素截留率和水通量为预测目标;采用数据插补、训练集增强及交叉验证建立模型。

03 / FINDINGS

核心结果

CatBoost测试集截留率和通量R²分别为0.91077和0.91344。PSO采用70:30加权目标,筛选得到预测截留率99.45%、水通量48.12 LMH的候选参数组合。

双目标预测性能(原图4)
特征贡献与优化依据(原图5)
04 / GLOSSARY

术语说明

PSO
Particle Swarm Optimization|粒子群优化:通过一组候选解协同搜索参数。
SHAP
SHapley Additive exPlanations|夏普利加性解释:量化特征对模型预测的贡献。
R²
决定系数:衡量模型对目标变量变化的解释程度。
LMH
L·m⁻²·h⁻¹|每平方米膜面积每小时通过的液体升数,是体积通量单位。
TC
Tetracycline|四环素。
ICE
Individual Conditional Expectation|个体条件期望:展示单个样本的模型响应。
RF
Random Forest|随机森林。
CatBoost
Categorical Boosting|一种梯度提升决策树算法。
ζ电位
读作“泽塔电位”(zeta potential):表征界面电动学性质。
S
膜结构参数:综合支撑层厚度、曲折度和孔隙率,常写作S=tτ/ε。
05 / REFERENCE

论文来源

Shengnan Hao 等

Interpretable modeling and multi-objective optimization of tetracycline micropollutant removal in forward osmosis membrane systems for advanced water treatment

Environmental Technology & Innovation 43 (2026) 105165

DOI: 10.1016/j.eti.2026.105165 ↗

图表来源:上述论文原图。研究解读据科研成果汇报材料整理;模型候选设计与实验验证结果按原文区分。

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