一种祛除含铀废水的电催化处理方法

本发明公开了一种祛除含铀废水的电催化处理方法，涉及电催化技术领域，本发明，利用嵌入式传感器网络实时采集废水中铀酰离子U(VI)及共存金属离子的浓度、电导率和pH值等数据，通过DTW校正时间序列数据，消除时间维度不一致偏差；基于预处理数据，构建结合卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN的深度学习模型，CNN用于提取离子浓度分布的空间特性，RNN捕获离子动态变化的时间依赖特性，引入注意力机制聚焦关键干扰离子，生成优先处理的特性矩阵；通过模型预测输出的干扰离子特性及其对U(VI)选择性吸附的动态影响，进一步优化电催化运行参数，以平衡吸附效率与能耗，同时结合综合目标函数进行全局优化，使铀酰离子的吸附效率达到最优。