Practical modeling for assessing the efficiency of a full-scale reverse osmosis (RO) system may be a challengingtask. This is because the operating conditions of RO systems can change significantly in actual practice owing tohigh seasonal variations and different progress of membrane fouling during long-term filtration. Accordingly, it isdifficult to reliably model the RO performance if such conditions are excluded. In this study, we model a fullscaleinstallation of a RO membrane system, considering actual operations of the industrial water treatmentplant. A numerical model is built to describe spatiotemporal behavior of (water, salt, and foulant) mass transportinside a full-dimension pressure vessel. By performing a global sensitivity analysis, we evaluate the relativeimportance of key influential factors on model accuracy and specific energy consumption (SEC). The model andits parameters are optimized based on the sensitivity result and validated using best-fitted time-series measurementdata of 3875 h. The results demonstrate the practical behaviors of fouling development and separationperformance of the primary RO process. A regression tree analysis of SEC for 27 different operational scenarios insimulations may benefit decision making for energy efficient RO. Results reveal the high dependence of SEC oncleaning frequency in the feed temperature range.