摘要
本申请提供了一种基于提锂电池粉的回收处理方法,涉及电池回收领域,该方法包括以下步骤:收集历史回收数据以构建第一神经网络模型;对已提锂的废弃电池粉进行化学和物理分析,并将分析结果输入第一神经网络模型以生成最优处理参数;基于最优处理参数调整处理方式,以最大化资源回收效率。此外,该方法还包括确定电池粉中的关键化学元素、评估金属含量和组成,以及通过特征工程优化模型预测精度。本方法可有效提高资源的回收效率,降低环境影响,在电动汽车和储能行业的快速发展,电池的设计和材料正变得越来越复杂的当下,为电池回收领域提供一种高效、智能的解决方案。
技术关键词
神经网络模型
参数
锂电池
特征工程
X射线荧光光谱分析
感应耦合等离子体
X射线衍射分析
原子吸收光谱法
表达式
回收有价金属
指数
扫描电子显微镜
数据
物理
数学
储能行业
元素
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比率
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