神经网络优化ITO废靶酸浸回收铟

• 作者: 李瑞迪 苏文俊 范文博 袁铁锤 邱子力 钟楠骞
• 来源期刊: 中国有色金属学报（英文版）
• 关键词: 铟 浸出率 ITO废靶 人工神经网络模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: Mine Engineering, Metallurgical Engineering, Chemistry and Chemical Engineering
• 页码范围: 257-262
• 页数: 6页
• 字数: 443字
• 语种: 英文
• DOI: 10.1016/S1003-6326(14)63055-7

摘要

以提高铟浸出率为目标，通过工艺实验结合神经网络研究ITO废靶酸浸的优化工艺。首先，固定其他工艺因素，进行单因素如残酸度、氧化剂加入量、酸浸温度及时间对铟浸出率影响的实验研究。结果表明，增大残酸度可提高铟浸出率；氧化剂的加入可明显提高铟浸出率，但增加到一定程度后浸出率提高不明显；升高温度可明显提高浸出率，但继续升高则会降低铟浸出率；延长浸出时间也可提高铟浸出率。通过反向传播算法的人工神经网络(BPNN)研究多因素的综合作用对铟浸出率的影响规律，预测值与实验值相差很小，表明所建立的BP模型铟浸出率能比较准确地预测。最终，通过BPNN预测以及实验验证，获得高达99.5%浸出率的工艺参数：残酸度50~60 g/L、氧化剂含量10%、浸出温度70°C和浸出时间2 h。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁铁锤	中南大学粉末冶金国家重点实验室	59	353	11.0	15.0
2	李瑞迪	中南大学粉末冶金国家重点实验室	35	133	6.0	10.0
3	邱子力	中南大学粉末冶金国家重点实验室	5	22	3.0	4.0
4	苏文俊	中南大学粉末冶金国家重点实验室	3	7	2.0	2.0
5	范文博	中南大学粉末冶金国家重点实验室	2	5	2.0	2.0
6	钟楠骞	中南大学粉末冶金国家重点实验室	2	6	2.0	2.0