发明专利 已授权

基于即时学习的稀土萃取过程药剂量优化设定方法

📄 申请号:CN202110706355.2 📄 发布日:2026/09/04

著录项目信息

申请日
2021-06-24
公开号
CN113377072A
公开日
2021-09-10
申请人
华东交通大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

稀土萃取分离, 湿法冶金, 有色金属冶炼, 工业过程优化, 智能制造

摘要

本发明公开了一种基于即时学习的稀土萃取过程药剂量优化设定方法。该方法包括:针对由于机理模型和实际萃取过程不匹配等原因,导致机理模型得到的药剂量设定值并不是最优工作点的问题,首先建立以综合经济效益最大为目标的稀土萃取过程的优化模型,并利用数据驱动方法,对模型的关键参数进行预测;然后,运用智能优化算法进行最优药剂量求解,得到理论最优药剂量;最后,运用即时学习的思想,在理论最优药剂量附近进行局部在线建模,并对该局部模型进行优化求解得到最优的药剂量补偿值,即新的稀土萃取过程药剂量优化设定,如果经济效益增量大于设定阈值,则将该设定值施加到实际生产中,不断迭代该算法,既保证了萃取过程稳定性,又可进一步提高稀土萃取生产的效率和经济效益。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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