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。
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“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。
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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