基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法

本发明涉及一种基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法，属于冶金工程和人工智能的交叉技术领域。本发明使用改进的傅里叶合成方法，模拟锡熔炼中状态数据。随后使用基于强化学习算法构建锡熔炼工艺模型，将炉内关键工艺参数作为状态变量，采用双网络设计的Actor‑Critic架构实现动态优化控制。本发明还引入了物理化学模型，结合工艺参数和化学反应的热力学平衡公式，推算一氧化碳生成量的变化趋势。本发明能够对锡熔炼过程中的化学反应条件进行智能优化，提升锡的生成量，降低一氧化碳排放量，同时有效缩短反应时间，减少能源浪费。