公开(公告)号：CN115760077A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211254245.8

申请日：2022-10-13

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 牛博 ,  李鹏 ,  赵晓君

IPC: G06Q10/30 ,  G06Q10/04 ,  G06N20/00 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及环保技术领域，具体为一种基于机器学习预测废旧锂电池有价金属浸出率的方法，包括以下步骤：收集关于湿法冶金回收废旧LIBs的数据；对数据进行初筛和相关分析，将数据按比例划分为训练集和测试集；选择机器学习算法，进行超参数调试和性能优化，防止过拟合；评价预测模型的精度，确定预测准确率最高的模型；对模型特征重要性进行分析，缩小金属酸浸出参数范围；最后基于最优模型开发一个图形操作界面，只需实验确定废料粒度和组成，就能预测最优金属酸浸出率的工艺参数。该发明能避免传统废旧LIBs金属酸浸出需要大量优化实验，普适性强，极大节省了时间、人力和物力成本，是辅助废旧LIBs金属高效酸浸出的强有力工具。

公开(公告)号：CN117874465A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410054185.8

申请日：2024-01-15

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 牛博 ,  鄂姗姗 ,  赵晓君 ,  李鹏

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N20/10 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明涉及环保技术领域，具体为一种利用机器学习预测废荧光粉中稀土元素浸出率的方法，包括以下步骤：收集关于湿法浸出回收废荧光粉中稀土的数据；对数据进行初筛和预处理，将数据按比例划分为训练集、测试集和验证集；选择机器学习算法，进行超参数调试和性能优化，确定预测准确率最高的模型；基于最优模型开发一个图形操作界面，只需实验确定废荧光粉粒度和组成，通过图形界面调节浸出参数，就能预测出稀土的最优浸出率和工艺参数。最后浸出实验证明了该模型的可靠性。该发明能避免传统湿法酸浸所需要的大量优化实验，普适性强，节省了时间、人力和物力成本，是辅助废荧光粉稀土元素高效酸浸出的强有力工具，具有很好的实际应用价值。