基于BP神经网络的吡虫啉农药废水纳滤分离模型是一种结合人工智能技术与环境工程应用的创新方法。该模型利用BP神经网络强大的非线性映射能力，对纳滤过程中吡虫啉农药废水的分离效果进行预测和优化。通过采集实验数据训练网络，模型能够准确反映操作参数（如压力、pH值、温度等）与分离效率之间的复杂关系，为废水处理工艺的智能化控制提供可靠依据。该方法的优势在于能够减少传统实验的试错成本，提高处理效率，并为农药废水治理的工艺优化提供新思路。