公开(公告)号：CN116844654B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202310388353.2

申请日：2023-04-12

Applicant: 湖北三峡实验室

Inventor： 张越非 ,  陈浩东 ,  池汝安 ,  董万强 ,  郭万鑫 ,  余晓英 ,  鲁清扬

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06F18/2411

Abstract: 方法涉及一种基于最小二乘支持向量机的磷石膏有害杂质可溶磷、氟淋洗去除的条件优化方法。获取磷石膏有害杂质淋洗过程中，影响可溶磷、氟去除率的诸多变化信号，如液固比，淋洗时间，淋洗温度，搅拌速率为影响因子，以磷石膏中可溶性磷和氟的洗脱率作为响应值，得到条件数据样本集；建立基于支持向量机的磷石膏可溶磷、氟去除率条件优化模型，并采用最小二乘算法对所述磷石膏可溶磷、氟去除率条件优化模型进行参数寻优，将所述条件特征矩阵分为训练样本和测试样本，利用已训练的条件优化模型对测试样本进行分类，根据分类结果，识别磷石膏可溶磷、氟去除条件影响大小，从而找到磷石膏淋洗的最佳条件。

公开(公告)号：CN119724387A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411715634.5

申请日：2024-11-27

Applicant: 武汉大学 ,  武汉工程大学 ,  湖北三峡实验室

Inventor： 邹炼 ,  林建 ,  张越非 ,  李曹成 ,  陈浩东 ,  刘子奥 ,  方文 ,  池汝安

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提出了一种基于SCA‑LSTM神经网络的絮凝辅助固化的优化条件预测方法，包括：将磷石膏样品加水搅拌后过滤，得到磷石膏滤液用于后续的固化处理；通过单因素实验，分别记录固化剂投加量、搅拌时间、搅拌速率，絮凝剂投加量及相应搅拌条件下的可溶磷、氟去除率，生成条件数据样本集；采用正余弦优化算法SCA对LSTM神经网络进行参数优化，提高网络的预测精度，并通过平均绝对相对偏差AARD、均方根误差RMSE和决定系数R²对模型进行评估；该方法结合LSTM网络的时间序列建模能力与SCA算法的全局搜索能力，准确预测并优化絮凝剂辅助固化磷石膏中可溶性磷、氟的最佳处理条件。

公开(公告)号：CN116844654A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310388353.2

申请日：2023-04-12

Applicant: 湖北三峡实验室

Inventor： 张越非 ,  陈浩东 ,  池汝安 ,  董万强 ,  郭万鑫 ,  余晓英 ,  鲁清扬

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06F18/2411

Abstract: 方法涉及一种基于最小二乘支持向量机的磷石膏有害杂质可溶磷、氟淋洗去除的条件优化方法。获取磷石膏有害杂质淋洗过程中，影响可溶磷、氟去除率的诸多变化信号，如液固比，淋洗时间，淋洗温度，搅拌速率为影响因子，以磷石膏中可溶性磷和氟的洗脱率作为响应值，得到条件数据样本集；建立基于支持向量机的磷石膏可溶磷、氟去除率条件优化模型，并采用最小二乘算法对所述磷石膏可溶磷、氟去除率条件优化模型进行参数寻优，将所述条件特征矩阵分为训练样本和测试样本，利用已训练的条件优化模型对测试样本进行分类，根据分类结果，识别磷石膏可溶磷、氟去除条件影响大小，从而找到磷石膏淋洗的最佳条件。