摘要
本发明提供了一种铁矿石碱溶解‑电解智能协同优化系统及动态净化方法,融合人工智能与冶金工艺,实现全流程动态调控。系统包括:1、智能协同优化模块:基于强化学习(DQN算法)动态协同优化溶解‑电解工艺参数(NaOH浓度、液固比、Fe3+浓度及电流密度),结合机器学习预测杂质溶出趋势并梯度投加特定抑制剂,抑制Al2O3/SiO2生成;2、设备健康管理模块:通过腐蚀图像与振动频谱的深度学习分析,实现腐蚀/堵塞双因子精准预警(准确率≥92%),并联动维护决策;3、能源‑资源耦合模块:集成余热回收(≥85%)与多效蒸发再生技术,使吨铁能耗降至2.9GJ、碱耗≤0.95kg;4、自适应工艺平台:基于联邦学习框架动态更新模型,适配Fe≥35%、Al2O3≤8%的复杂矿源。实施例验证,系统提升赤铁矿溶解率至94%,减少设备非计划停机40%,综合成本降低14%,适用于低品位铁矿高效清洁利用。
技术关键词
协同优化系统
数字孪生技术
DQN算法
物联网实时监测
集成余热回收
融合人工智能
设备健康管理
深度学习分析
多模态传感器
余热回收率
动态
多效蒸发器
LSTM模型
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