核心框架包括以下關鍵步驟：

   ‌數據采集與閾值設定‌：安裝壓差傳感器監測進出口壓差，初始壓差通常為100-150Pa，并設定bao警閾值。同步采集流量、溫度、介質含固量及環境溫濕度等duo維度數據，確保模型輸入quan面。

   ‌壓差增長分析與建模‌：計算單位時間壓差增量，建立壓差隨時間變化的回歸模型，預測濾芯達到bao警閾值的時間。應用深du學習技術處理時間序列數據，自動提取流量壓差曲線的特征，識別早期堵塞趨勢。

   ‌壽命預測與動態優化‌：融he工況參數構建健康度指數公式：健康度指數 = α*(T/85) + β*(Vrms/4.5) + γ*(ΔP/額定ΔP)（權重α+β+γ=1），量化濾芯狀態并預測剩余使用壽命。結合歷史數據與實時監測，動態調整更換周期。

‌   智能預警與維護決策‌：當壓差增長速率異常或健康度指數超標時，系統自動觸發預警，并生成維護工單。優化策略包括前置過濾系統lan截雜質、智能監控you層厚度，以及清洗維護時控壓≤0.2MPa以延長濾芯壽命30%-50%。

   通過AI模型實現預測性維護，可降低90%的故障率并提升運維效率，同時確保符合環保合規要求。文章來源油水分離濾芯http://www.m.themoye.cn/。