本文介绍了一项关于海水反渗透（SWRO）海水淡化厂的特定能耗（SEC）分析的研究，采用了机器学习（ML）方法，旨在深入了解设计变量如何影响海水反渗透海水淡化系统的能效。本研究的作者包括Chen Wang、Li Wang、Linyinxue Dong、Ho Kyong Shon 和 Jungbin Kim，他们分别来自不同的学术和研究机构，包括Curtin University、University of Technology Sydney (UTS)、CSIRO、Wenzhou-Kean University 以及 Kean University。该研究发表于《Desalination》期刊，文章的DOI为10.1016/j.desal.2025.118654，收录于2025年2月。

研究背景

随着人口增长、工业扩展和水资源的日益短缺，水资源问题变得愈加严峻，气候变化的影响也加剧了这一问题。海水反渗透（SWRO）海水淡化技术被视为应对水资源紧张的一种解决方案，尽管其较高的能耗限制了其更广泛的应用。因此，如何降低海水反渗透海水淡化厂的特定能耗（SEC）是研究的关键课题。机器学习（ML）提供了一种有效的手段，通过对复杂数据集的分析和建模，揭示了多种设计变量如何影响特定能耗。

研究的主要目标是通过机器学习方法对海水反渗透海水淡化厂的能效进行评估，并探索设计变量对能效的影响。为此，研究团队采用了最新的数据集，采用了回归分析、极限梯度提升（XGBoost）模型等机器学习模型，并运用了SHAP和PFI（Permutation Feature Importance）方法来识别关键影响因素。

研究方法

本研究的研究流程包括数据收集、模型开发与训练、数据分析与验证几个主要步骤：

1. 数据收集
   研究团队从现有文献中收集了最新的海水反渗透海水淡化厂的特定能耗（SEC）数据。数据集中包括了多个大型海水淡化厂的运营数据，且主要集中在2015年以来的新建大规模海水反渗透淡化厂。数据内容涵盖了设计变量，如设备类型、年限、进水总溶解固体（TDS）、产水TDS、预处理和能量回收装置（ERD）类型等。为了确保数据的广泛性和准确性，还补充了其他地区的新建厂的数据。

2. 机器学习模型的选择与开发
   研究中使用了多种机器学习模型，包括线性回归模型、随机森林（RF）模型、梯度提升树（BT）模型和极限梯度提升（XGBoost）模型。这些模型被用来预测海水反渗透海水淡化厂的能耗，并评估不同设计变量的影响。研究发现，由于能耗与设计变量之间的关系是非线性的，线性回归模型的预测精度相对较低，而XGBoost模型表现出了最好的预测性能。

3. SHAP和PFI分析
   为了进一步探讨设计变量对特定能耗的影响，研究团队采用了SHAP和PFI两种方法。SHAP方法用于解释模型的预测结果，分析不同特征对能耗的影响程度，PFI方法则用于评估不同设计变量在模型中的重要性。通过这两种方法，研究团队发现，能量回收装置类型和建厂年限是影响特定能耗的最关键因素。

研究结果

1. 特定能耗的趋势分析
   研究通过对近年来海水反渗透海水淡化厂的数据进行分析，发现特定能耗随技术进步逐渐下降。自2015年以来，许多海水反渗透厂的特定能耗已降至3.0 kWh/m³以下，而2020年以后建成的大型海水反渗透厂的特定能耗已接近2.8 kWh/m³，这一变化主要归因于能量回收装置效率的提高以及先进膜技术的应用。

2. 影响特定能耗的关键因素
   通过回归分析和机器学习模型的训练，研究团队识别出影响海水反渗透海水淡化厂特定能耗的主要设计变量。研究表明，能量回收装置类型和建厂年限对能效的影响最大。与传统的能量回收装置相比，新型能量回收装置能够显著降低能耗。此外，随着建厂年份的推进，新厂普遍采用了更加先进的技术，这也促使特定能耗逐步下降。

3. 机器学习模型的预测性能
   研究团队使用的XGBoost模型在所有模型中表现最佳，其在训练集上的R²值达到99%，而在测试集上的R²值为0.89，明显优于其他模型。这表明，XGBoost模型能够准确预测不同设计变量对特定能耗的影响，且具备较强的泛化能力。

4. 技术发展对特定能耗的影响
   随着新型膜材料和高效能量回收装置的出现，海水反渗透海水淡化厂的特定能耗得到了显著降低。最新的研究表明，大型海水反渗透海水淡化厂的特定能耗已降至2.8 kWh/m³，接近理论最小值1.07 kWh/m³。此外，通过优化反渗透过程的配置和提升设备效率，未来可能会进一步降低特定能耗。

结论与应用价值

本研究通过应用机器学习方法，对海水反渗透海水淡化厂的特定能耗进行了全面的评估，提供了新的视角和方法来推动海水淡化技术的可持续发展。研究结果表明，通过采用先进的能量回收装置和膜技术，海水反渗透海水淡化厂的能效得到了显著提升。未来的研究可以进一步深入探索如何结合不同的设计变量，实现更加高效的能量利用，从而降低运营成本并提高水资源的可持续利用。

本研究的创新之处在于首次利用机器学习模型对最新的海水反渗透淡化厂数据进行分析，并提出了通过技术进步（如能量回收装置和膜技术）来减少能耗的具体策略。该研究不仅为学术界提供了有价值的参考，也为工业界在设计和运营海水淡化厂时提供了切实可行的改进建议。

研究亮点

• 机器学习应用：首次系统性地应用机器学习方法，尤其是XGBoost模型，来分析海水反渗透海水淡化厂的能效。
• 关键设计变量的识别：通过SHAP和PFI分析，识别出能量回收装置类型和建厂年限等关键设计变量对特定能耗的影响。
• 技术创新：揭示了新型能量回收装置和高效膜技术在降低能耗方面的关键作用，为未来的技术发展指明了方向。

本文的研究成果不仅为提升海水淡化技术的能效提供了理论支持，还为未来的工业应用和技术创新提供了有力的依据。