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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供一种CO2矿化矿山固废材料的参数优化方法，包括收集已知CO2矿化矿山固废材料工艺过程的影响因素作为机器学习模型的数据集，对数据集进行预处理，利用机器学习建立CO2矿化矿山固废材料工艺参数初始模型，利用数字孪生技术1：1重构还原实际的CO2矿化矿山固废材料工艺过程构建CO2矿化矿山固废材料的数字孪生系统，将初始模型参数输入数字孪生系统，对未知矿山固废材料的CO2矿化过程进行模拟预测得到预测参数，将预测参数与初始模型进行匹配优化，形成CO2矿化矿山固废材料工艺参数优化模型，据此再调控CO2矿化矿山固废材料工艺获得最佳矿化工艺。本申请能提高CO2矿化固废材料的效益，精准可靠成本较低，为实际CO2矿化固废材料工艺设计提供依据。
主权项：1.一种CO2矿化矿山固废材料的参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集已知的CO2矿化矿山固废材料工艺过程的影响因素作为机器学习模型的数据集；S2、对收集的数据集进行预处理；S3、利用机器学习建立CO2矿化矿山固废材料工艺参数初始模型；S4、利用数字孪生技术1：1重构还原实际的CO2矿化矿山固废材料工艺过程，构建CO2矿化矿山固废材料的数字孪生系统；S5、将步骤S3中初始模型的模型参数，输入步骤S4构建的数字孪生系统中，对未知矿山固废材料的CO2矿化过程进行模拟预测，得到预测参数；S6、将步骤S5获得的预测参数与步骤S3建立的模型进行匹配、优化，形成CO2矿化矿山固废材料工艺参数优化模型；S7、根据步骤S6形成的CO2矿化矿山固废材料工艺参数优化模型，再次调控CO2矿化矿山固废材料工艺过程，从而获得最佳的CO2矿化矿山固废材料工艺。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种CO2矿化矿山固废材料的参数优化方法
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