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。
声明:
“CO2矿化矿山固废材料的参数优化方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)