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龙图腾网获悉常州厚德再生资源科技有限公司申请的专利基于提锂电池粉的回收处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118800991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410810388.5，技术领域涉及：H01M10/54；该发明授权基于提锂电池粉的回收处理方法是由殷晓飞;李智;蔡璐;吴丹;何松良;董成;张富蓉;王怀栋设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提锂电池粉的回收处理方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于提锂电池粉的回收处理方法，涉及电池回收领域，该方法包括以下步骤：收集历史回收数据以构建第一神经网络模型；对已提锂的废弃电池粉进行化学和物理分析，并将分析结果输入第一神经网络模型以生成最优处理参数；基于最优处理参数调整处理方式，以最大化资源回收效率。此外，该方法还包括确定电池粉中的关键化学元素、评估金属含量和组成，以及通过特征工程优化模型预测精度。本方法可有效提高资源的回收效率，降低环境影响，在电动汽车和储能行业的快速发展，电池的设计和材料正变得越来越复杂的当下，为电池回收领域提供一种高效、智能的解决方案。

本发明授权基于提锂电池粉的回收处理方法在权利要求书中公布了：1.基于提锂电池粉的回收处理方法，其特征在于，包括： 获取历史回收数据；基于所述历史回收数据，构建第一神经网络模型； 收集已提锂的废弃电池粉，并对所述已提锂的废弃电池粉进行化学分析和物理分析，生成第一分析结果；输入所述第一分析结果至所述第一神经网络模型，生成最优处理参数； 基于所述最优处理参数，调整所述已提锂的废弃电池粉的处理参数，并基于调整后的处理参数回收所述已提锂的废弃电池粉中的有价金属以及有机材料； 所述基于所述历史回收数据，构建第一神经网络模型，包括： 对所述历史回收数据进行预处理； 基于预处理后的所述历史回收数据，执行特征工程，生成第一目标特征； 基于所述第一目标特征和所述处理参数，构建所述第一神经网络模型； 所述基于预处理后的所述历史回收数据，执行特征工程步骤，生成第一目标特征，包括： 基于所述历史回收数据，确定电池粉中关键化学元素； 基于所述电池粉中关键化学元素，创建金属含量指数，以确定各个批次的已提锂的废弃电池粉的重要性和潜在经济价值，确定对于所述各个批次的已提锂的废弃电池粉的回收优先级和资源分配，数学表达式为： 其中，MCI为金属含量指数，n为关键化学元素种类，每种元素i在所述已提锂的废弃电池粉中的含量为ci，ωi为每种元素的权重，各个化学成分在所述金属含量指数中的权重，是根据每种金属在电池性能中的贡献和价值预先设定的； 计算所述电池粉中关键化学元素中各个化学组合比率，确定不同化学成分间的相对含量关系，确定化学组合比率的数学表达式为： 其中，Ratioa,b表示化学成分a与化学成分b的组合比率；ca为化学成分a在电池粉中的含量，cb为化学成分b在电池粉中的含量； 引入表征物理特征的密度-粒径指数，确定密度-粒径指数对回收效率的影响； IndexD,S＝D×S 其中，IndexD,S为密度-粒径指数；D为电池粉的密度；S为电池粉的粒径； 将电池粉中关键化学元素含量的平方项，以及电池粉中关键化学元素含量的立方项作为多项式引入，确定所述电池粉中关键化学元素含量变化对回收效果的非线性影响； 引入温度压力交互项，确定温度与压力对回收效率的影响，数学表达式为： InteractionT,P＝T×P 其中，InteractionT,P为温度压力交互项；T为电池粉处理时的温度值；P为电池粉处理时的压力值； 引入pH值反应时间交互项，确定PH值与反应时间之间的关系，数学表达式为： InteractionpH,t＝pH×t 其中，pH表示溶液的酸碱度，t表示反应时间，InteractionpH,t为pH值反应时间交互项； 基于上述特征工程步骤，生成所述第一目标特征。

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