本發明提供一種CO2礦化礦山固廢材料的參數優化方法,包括收集已知CO2礦化礦山固廢材料工藝過程的影響因素作為機器學習模型的數據集,對數據集進行預處理,利用機器學習建立CO2礦化礦山固廢材料工藝參數初始模型,利用數字孿生技術1:1重構還原實際的CO2礦化礦山固廢材料工藝過程構建CO2礦化礦山固廢材料的數字孿生系統,將初始模型參數輸入數字孿生系統,對未知礦山固廢材料的CO2礦化過程進行模擬預測得到預測參數,將預測參數與初始模型進行匹配優化,形成CO2礦化礦山固廢材料工藝參數優化模型,據此再調控CO2礦化礦山固廢材料工藝獲得最佳礦化工藝。本申請能提高CO2礦化固廢材料的效益,精準可靠成本較低,為實際CO2礦化固廢材料工藝設計提供依據。
聲明:
“CO2礦化礦山固廢材料的參數優化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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