摘要
本发明公开了一种基于粒子群算法设计的锂镁分离纳滤膜及其制备方法,属于水处理技术领域。该方法通过从文献和实验中收集纳滤膜的制膜条件、膜结构和性能数据,构建纳滤膜数据集,并利用机器学习模型预测制膜条件与膜性能之间的关系,揭示影响锂镁选择性的关键特征。结合粒子群算法对制备参数进行全局优化,确定最优制膜条件,包括水相单体哌嗪浓度、油相单体均苯三甲酰氯浓度、添加剂磷酸钠浓度及热处理温度等。测试结果表明,与对比例相比,本发明设计的纳滤膜显著提高了锂镁分离效率,降低了盐湖提锂的能耗和成本。本发明加速了锂镁分离纳滤膜的设计进程,为实现锂资源的高效利用提供了创新技术方案。
技术关键词
粒子群算法设计
纳滤膜
制膜
膜结构
水相单体
参数
机器学习算法
训练机器学习模型
群体智能算法
哌嗪
酰氯
概率密度函数
热处理
因子
添加剂
数据
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