在现代农业的滴灌系统中，介质过滤器是保障灌溉效率的核心设备，其通过截留水中颗粒杂质避免滴头堵塞。然而，随着使用时间增加，过滤器内杂质堆积会导致压降（PD）升高、过滤能力下降，因此需要通过反冲洗恢复性能。反冲洗过程中，床层膨胀（BE）和压降是评估水力性能的关键指标，但传统分析方程和计算流体动力学模型在复杂工况下预测精度不足，且缺乏对多变量非线性关系的有效刻画，导致工程师难以精准优化反冲洗参数，造成水资源和能源浪费。
为解决这一难题，国外研究机构的研究人员开展了基于机器学习的介质过滤器反冲洗性能预测研究。相关成果发表在《Biosystems Engineering》，研究提出一种结合鲸鱼优化算法（WOA）和随机森林回归（RFR）的新型模型，旨在提升床层膨胀和压降的预测精度，并明确关键影响因素。
研究主要采用以下技术方法：首先搭建实验室规模的加压介质过滤器装置，内径 200 mm，配备透明观察窗，使用 3 种过滤介质（0.75–0.85 mm 石英砂、0.63–0.75 mm 玻璃微球、0.63–0.75 mm 石英砂）、4 种排水装置和 2 种床层高度（200 mm 和 300 mm），在 19–120 m/h 的表面流速范围内进行 705 次反冲洗实验，记录床层膨胀高度和进出口压力数据。其次，构建 WOA/RFR 模型，并与套索回归（LR）、弹性网回归（ENR）、岭回归（RR）等传统线性模型对比，通过十折交叉验证优化模型超参数，以决定系数（R²）和相关系数（r）评估预测性能。
3.1 模型性能对比与变量重要性分析
通过对比不同模型的预测结果发现，WOA 优化的 RFR 模型表现显著优于传统线性模型。在床层膨胀预测中，RFR 的 R² 为 0.9771，r 为 0.9885，而岭回归、套索回归和弹性网回归的 R² 分别为 0.8892、0.8712 和 0.8713；在压降预测中，RFR 的 R² 高达 0.9957，r 为 0.9979，传统模型的 R² 仅为 0.9272–0.9314。变量重要性分析表明，表面流速是影响床层膨胀和压降的最关键因素，其对床层膨胀的 % IncMSE 值为 51.93%，对压降的 % IncMSE 值达 69.54%。过滤介质类型和排水装置设计分别位列床层膨胀和压降影响因素的第二、三位，而床层高度的影响相对较小。
3.2 模型预测效果验证
通过观察值与预测值的对比图可见，WOA/RFR 模型在不同过滤介质条件下均能紧密贴合实验数据。例如，对于 0.63–0.75 mm 石英砂介质，RFR 模型预测的床层膨胀和压降与实测值的偏差显著低于其他模型。传统线性模型因无法捕捉变量间的非线性交互作用，在高表面流速或复杂排水结构下预测误差较大，而 RFR 通过集成多棵决策树，有效刻画了介质类型、表面流速、排水装置等因素的复杂关联。
研究结论表明，WOA/RFR 模型为介质过滤器反冲洗性能预测提供了一种高精度、强鲁棒性的解决方案。该模型不仅能准确预测床层膨胀和压降，还可量化各操作参数的影响权重，为过滤器设计和反冲洗策略优化提供科学依据。例如，工程师可根据表面流速对压降的显著影响，在保证床层充分膨胀的前提下，选择经济流速以降低能耗；同时，优先考虑排水装置设计对压降的贡献，优化流道结构以减少水头损失。此外，研究首次将随机森林算法应用于微灌溉介质过滤器领域，拓展了机器学习在农业水利工程中的应用场景，为解决类似复杂系统的性能预测问题提供了新范式。未来研究可进一步在农场规模的商用过滤器中验证模型通用性，结合更多元的操作参数（如水质指标、颗粒类型）提升模型适应性，推动智能反冲洗技术的实际应用。
