中国科学院赣江创新研究院;中国科学院过程工程研究所仉小猛获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院赣江创新研究院;中国科学院过程工程研究所申请的专利一种基于神经网络的油水分离滤网水通量的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115346624B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210997546.3，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于神经网络的油水分离滤网水通量的预测方法是由仉小猛;李将;黄思宇;张伦梁;袁承宗;叶树峰;陈运法设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的油水分离滤网水通量的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的油水分离滤网水通量的预测方法，所述预测方法包括以下步骤：1收集油水分离实验的原始数据并进行数据预处理；2基于BP神经网络建立油水分离滤网水通量的预测模型；3对步骤2所得预测模型的权值和阈值进行初始化，并设置关键参数；4对步骤2所得预测模型进行优化训练和误差评估，确定最佳预测模型；5利用步骤4所得最佳预测模型对油水分离滤网水通量进行预测。本发明提供的预测方法弥补了非线性相关的油水分离滤网水通量变化和预测问题的研究空白，实现了提前预警以及时清洗滤网防止堵塞的作用。
本发明授权一种基于神经网络的油水分离滤网水通量的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的油水分离滤网水通量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤： 1收集油水分离实验的原始数据并进行数据预处理；所述原始数据包括输入变量和输出变量，所述输入变量为进料温度、进料PH、油浓度、膜压强、已分离时长、已分离时体积和颗粒物水力直径，所述输出变量为水通量； 2基于BP神经网络建立油水分离滤网水通量的预测模型；所述预测模型的拓扑结构分为4层，包括输入层、第一隐含层、第二隐含层和输出层；所述输入层至第一隐含层的激活函数包括tan-sigmoid函数，所述第一隐含层至第二隐含层的激活函数包括tan-sigmoid函数，所述第二隐含层至输出层的激活函数包括purelin或Relu函数； 3对步骤2所得预测模型的权值和阈值进行初始化，并设置关键参数； 4采用Levenberg-Marquardt算法对步骤2所得预测模型进行优化训练和误差评估，确定最佳预测模型； 5利用步骤4所得最佳预测模型对油水分离滤网水通量进行预测。
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