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龍圖騰網(wǎng)獲悉國中創(chuàng)業(yè)(北京)環(huán)保科技有限公司申請(qǐng)的專利一種祛除含鈾廢水的電催化處理方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120058059B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510141710.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：C02F1/46；該發(fā)明授權(quán)一種祛除含鈾廢水的電催化處理方法是由詹志明;仇穩(wěn);畢學(xué)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-08向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種祛除含鈾廢水的電催化處理方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種祛除含鈾廢水的電催化處理方法，涉及電催化技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明，利用嵌入式傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集廢水中鈾酰離子UVI及共存金屬離子的濃度、電導(dǎo)率和pH值等數(shù)據(jù)，通過DTW校正時(shí)間序列數(shù)據(jù)，消除時(shí)間維度不一致偏差；基于預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的深度學(xué)習(xí)模型，CNN用于提取離子濃度分布的空間特性，RNN捕獲離子動(dòng)態(tài)變化的時(shí)間依賴特性，引入注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵干擾離子，生成優(yōu)先處理的特性矩陣；通過模型預(yù)測輸出的干擾離子特性及其對(duì)UVI選擇性吸附的動(dòng)態(tài)影響，進(jìn)一步優(yōu)化電催化運(yùn)行參數(shù)，以平衡吸附效率與能耗，同時(shí)結(jié)合綜合目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，使鈾酰離子的吸附效率達(dá)到最優(yōu)。

本發(fā)明授權(quán)一種祛除含鈾廢水的電催化處理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種祛除含鈾廢水的電催化處理方法，其特征在于：包括， 步驟S1，部署監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡(luò)，采集廢水處理過程中的實(shí)時(shí)廢水成分?jǐn)?shù)據(jù)，并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟S2，基于步驟S1預(yù)處理后的廢水成分?jǐn)?shù)據(jù)，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，解析廢水成分中多離子體系的特性，并對(duì)UVI提取過程中的干擾效應(yīng)進(jìn)行預(yù)測； 步驟S3，基于步驟S2的干擾預(yù)測結(jié)果，調(diào)整電催化運(yùn)行參數(shù)； 步驟S4，在調(diào)整后的運(yùn)行參數(shù)下持續(xù)監(jiān)測廢水中UVI及其他金屬離子的濃度變化，將監(jiān)測數(shù)據(jù)輸入步驟S2的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)更新干擾效應(yīng)預(yù)測結(jié)果，并調(diào)整電催化運(yùn)行參數(shù)； 所述多離子體系的特性包括離子濃度分布的空間特征以及離子動(dòng)態(tài)變化的時(shí)間依賴特性； 所述深度學(xué)習(xí)模型包括： 采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN提取廢水中離子濃度分布的空間特征，具體為離子間的濃度關(guān)聯(lián)性； 采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN捕獲離子動(dòng)態(tài)變化的時(shí)間依賴特性； 干擾效應(yīng)預(yù)測輸出包括：干擾離子的主要特征及其對(duì)UVI選擇性吸附的動(dòng)態(tài)影響； 所述采用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN捕獲離子動(dòng)態(tài)變化的時(shí)間依賴特性的步驟為， 利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，對(duì)提取后的空間特性進(jìn)行時(shí)間序列分析，捕獲多離子體系的動(dòng)態(tài)變化特性，反映離子濃度變化的時(shí)間依賴性，分析公式為： ht＝fWhht-1+Wxxt+bh， 其中，ht表示遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間步t的隱藏狀態(tài)向量，f·表示Tanh函數(shù)，Wh表示上一時(shí)間步隱藏狀態(tài)到當(dāng)前隱藏狀態(tài)的權(quán)重矩陣，ht-1表示上一時(shí)間步t-1的隱藏狀態(tài)向量，Wx表示當(dāng)前時(shí)間步輸入向量到隱藏狀態(tài)的權(quán)重矩陣，xt表示當(dāng)前時(shí)間步的輸入向量，來源于F矩陣在時(shí)間步t的特征，bh表示隱藏狀態(tài)的偏置向量； 步驟S2中，引入注意力機(jī)制，根據(jù)模型輸出的動(dòng)態(tài)特性，確定對(duì)鈾酰離子選擇性吸附影響最大的干擾離子，生成優(yōu)先處理的特性矩陣，注意力權(quán)重計(jì)算公式為： 其中，αi表示離子i的注意力權(quán)重，ei表示離子i的特性得分，v表示注意力權(quán)重計(jì)算的投影向量，Wh表示隱藏狀態(tài)線性變換的權(quán)重矩陣，ht表示當(dāng)前時(shí)間步t的隱藏狀態(tài)向量，Ws表示離子特性的線性變換權(quán)重矩陣，si表示離子i的特征向量， 加權(quán)干擾特性輸出公式： Hf＝∑iαisi， 其中，Hf表示經(jīng)過注意力機(jī)制加權(quán)后的干擾離子特性矩陣，αi表示離子i的注意力權(quán)重，si表示離子i的特征向量； 所述運(yùn)行參數(shù)調(diào)整方式包括： 調(diào)節(jié)電場強(qiáng)度與電極電壓； 調(diào)整反應(yīng)時(shí)間以平衡吸附效率與能耗； 步驟S4中，采用嵌入式在線傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，所述在線傳感器采集廢水中鈾酰離子UVI和共存金屬離子的動(dòng)態(tài)濃度數(shù)據(jù)。

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