智能控制技術在海水淡化處理中的應用與研究進展

張蓬亮，武玉堃，楊會朝，侯 冰，孫亞偉

（國家能源蓬萊發電有限公司，山東 蓬萊 265601）

水資源短缺是制約人類可持續發展的全球性問題。海水淡化有望成為解決這一全球性問題的有效途徑。國際海水淡化協會（IDA）表示，截至2017年底，在150個國家運行的約18 500個海水淡化廠，最大合同產能約為9 980萬m3/d，在一定程度上緩解了全球淡水危機[1]。

許多地區面臨著淡水資源短缺的問題，特別是干旱地區或海水資源豐富而淡水資源有限的沿海地區。海水淡化處理可以提供一種可靠的補充水源，滿足人們的用水需求[2]。與此同時，全球人口不斷增長，導致對水資源的需求日益加大。海水淡化處理可以擴大可用的水資源范圍，滿足人口增長所帶來的用水需求[3]。我國的發展規劃《全國海水利用“十三五”規劃》對海水淡化產業的發展提出了更大的目標：到2025年底，全國海水淡化產量將達到220萬m3/d[4]。我國將成為世界上最有前景的海水淡化市場之一[5]。

以往的許多工作研究了海水淡化技術及設備的演變與創新[6]，大多忽略了智能控制技術在海水淡化領域的發展及相關的工程應用。本文從技術和工程的角度介紹海水淡化目前遇到的挑戰，闡述智能控制技術在海水淡化工業發展進程的作用及影響，如圖1所示。

圖1 1980年至2030年淡水消耗量隨全民人數遞增的變化（按使用類別劃分）[7]

1 海水淡化產業的挑戰

目前，海水淡化處理需要消耗大量的能源，特別是反滲透膜技術，其能源消耗較高。高能耗直接影響處理成本，需要尋找更有效的能源管理和技術創新，以降低成本并提高能源效率。反滲透膜容易受到污染，如鹽積聚、微生物生長和沉積物堆積等[8]。膜污染會降低膜的性能和壽命，需要進行定期清洗和維護。有效的膜污染控制和維護策略是關鍵挑戰之一。同時，海水淡化處理過程中產生的廢鹽和廢水會對海洋環境造成影響，尤其是在廢鹽排放和廢水處理方面需要注意環境保護和可持續發展。

隨著淡水資源短缺、人口增長等日益增長的需求，海水淡化處理同時也面臨高能耗、膜污染和環境影響等挑戰。通過模型預測控制技術、智慧化運維能源管理和環境保護措施，可以努力克服這些挑戰，提供可靠、經濟和可持續的海水淡化處理解決方案。

2 智能控制技術在海水淡化中的應用

2.1 智能控制技術概述

智能控制技術以數據為基礎，通過實時采集、傳輸和分析系統的數據，為控制決策提供支持。它能夠分析和處理大量的數據，并根據預設的目標和約束條件，生成最佳的控制決策，以實現系統的優化和最優性，可以提高系統的性能、效率和可靠性，推動自動化系統向智能化方向發展。

2.2 模型預測控制在海水淡化處理中的應用

海水淡化處理系統中的流量和壓力控制是至關重要的。通過建立系統的數學模型，并結合實時的傳感器數據，可利用MPC 來預測未來一段時間內的流量和壓力變化，并根據設定的控制目標，調整閥門、泵等設備的控制策略，以實現精確的流量和壓力控制[9]。此外，MPC 可以通過模型對鹽度進行預測，根據所需的鹽度目標，通過調節反滲透膜通量、反沖洗周期等參數，實現對淡水鹽度的精確控制。

海水淡化處理通常需要大量的能源，如電力或燃料。MPC 可以結合能源成本模型和系統運行狀態，根據電力市場價格、能源供應情況等因素，優化能源的消耗和利用方式。通過預測未來的能源需求和供應情況，MPC 能夠調整設備運行模式，以最小化能源成本并提高能源效率。反滲透膜的污染會降低海水淡化系統的效率和壽命[9]。MPC 利用膜污染模型和實時傳感器數據，預測膜的污染程度，并根據預測結果調整清洗周期、清洗強度等參數，以最大程度地延長膜的使用壽命和保持水質。

模型預測控制在海水淡化處理中能夠實現對關鍵參數的精確控制，并在不確定性條件下優化系統的運行。通過結合系統模型和實時數據，可以預測未來的系統行為并制定最優的控制策略，從而提高海水淡化處理系統的效率、性能和可靠性。

2.3 傳感器技術和數據分析在海水淡化處理中的應用

傳感器技術可用于監測海水淡化系統中的水質參數與流量和壓力，如鹽度、pH、溶解氧等。這些傳感器能夠實時測量水體的化學特性，確保淡化過程的效果和水質的穩定性。通過測量進水和出水的流量，以及各個關鍵位置的壓力，實時監控系統的運行狀態，并對系統進行調整和優化。

此外，多組傳感器可同時監測反滲透膜的狀態和性能。如通過監測膜表面的壓力和通量，識別膜的污染程度和性能衰減，并及時采取清洗或維護措施，延長膜的使用壽命[10]。通過對傳感器收集和記錄海水淡化處理系統的各種數據，包括水質參數、流量、壓力、溫度等進行分析和建模，預測海水淡化系統的行為和性能。結合數據分析技術，如機器學習和統計分析，從數據中發現潛在的關聯和規律，并幫助優化系統運行、故障檢測和決策制定。

傳感器技術和數據分析為海水淡化處理提供了實時的監測、精確的數據反饋和智能化的決策支持[12]?？梢蕴岣呦到y的效率、穩定性和可靠性，同時減少能源和資源的浪費。隨著傳感器技術和數據分析算法的不斷發展，海水淡化處理的性能和可持續性將得到進一步提升。

2.4 智能化運維管理在海水淡化處理中的應用

智能化運維管理系統可精準預測海水淡化系統的設備壽命、故障概率和維護需求?；谶@些預測結果，可以制定合理的維護計劃，包括設備更換、清洗、校準和定期保養，以最大限度地減少停機時間并提高系統的可用性和性能[11]。智能化的運維管理系統可以實時分析和診斷這些數據，發現異常狀態和潛在的故障，并提供及時的警報和報警通知。

智能化運維管理系統與海水淡化系統的自動化控制系統集成，實現遠程監控和遠程控制。運維人員可以通過云平臺或移動應用程序遠程監視和操作系統，調整控制參數、查看實時數據和報告，以及進行故障診斷和維修。這樣可以提高運維效率、減少人力資源成本，并快速響應系統問題[12]。利用數據分析技術，如機器學習和數據挖掘，識別潛在的性能改進機會、優化運行策略和節能措施[13]。運維人員可以利用這些分析結果進行系統優化和決策制定，以提高系統效率和降低運營成本。

智能化運維管理在海水淡化處理中的應用可以提高系統的可靠性、效率和維護效果。它可以減少人為錯誤，提高運維效率，并提供數據驅動的決策支持，從而實現可持續和經濟高效的海水淡化處理。

3 未來發展和挑戰

3.1 智能控制技術的前景和潛力

隨著智能控制技術的不斷發展和創新，其在海水處理領域的應用前景將繼續擴大。智能控制技術可以提高海水處理系統的效率、可持續性和經濟性，為滿足不斷增長的淡水需求提供創新解決方案。同時，智能控制技術結合數據分析和機器學習算法，可以對海水處理系統的大量數據進行分析和優化。通過對數據的實時監測、分析和預測，可以優化系統的運行策略、降低能源消耗，提高水質控制，并預測系統故障和維護需求。

3.2 面臨的挑戰和解決方案

盡管智能控制技術在海水淡化處理中具有廣闊的應用前景，但仍需要進一步的研究和實踐來解決實際工程中的挑戰，如處理效率的提高、能源消耗的降低和技術經濟性的改善。

智能控制技術需要可靠和準確的數據作為基礎，而海水處理過程中的數據可能受到傳感器誤差、干擾和故障等因素的影響。確保數據的質量和可靠性對于智能控制的準確性和有效性至關重要。

海水處理系統具有復雜性和動態性，涉及多個物理、化學和生物過程的相互作用[14]。這些復雜性和不確定性使得建立準確的數學模型和預測變得具有挑戰性。智能控制技術需要能夠處理不確定性和適應系統變化的算法和方法。

海水處理過程中的能源消耗是一個重要的問題。智能控制技術需要尋找最佳的控制策略和運行模式，以實現能源的最優利用和經濟性[15]。然而，能源效率和經濟性之間的平衡是一個復雜的問題，需要綜合考慮多個因素。

海水處理技術需要考慮可持續性和環境影響。智能控制技術需要考慮如何最大程度地減少資源消耗、廢物產生和環境污染，以實現海水處理的可持續發展。

4 結束語

智能控制技術在海水淡化處理中的應用和研究進展正不斷提升。智能控制技術在海水淡化處理中的應用可以提高系統的效率，降低能源消耗，改善水質，并提供及時的故障檢測和維護支持，但仍需要綜合考慮技術、經濟和環境等多個方面，進一步研究和創新以提高智能控制技術在海水處理中的應用效果，并推動海水處理技術向更加可持續的方向發展。