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龙图腾网获悉天津华勘集团有限公司申请的专利一种含砷金矿石的砷金解离优化处理装置及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：CN121500780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610004417.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种含砷金矿石的砷金解离优化处理装置及方法是由陈京玉;康维刚;刘建权;邬立;艾羽;矣昊江;马文强;薛清泼;罗志波;李宗瑾;高亚龙;张计武;贾琦;穆顺要;濮玉涛设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含砷金矿石的砷金解离优化处理装置及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种含砷金矿石的砷金解离优化处理装置及方法，属于金矿石处理技术领域，通过在含砷金矿石的砷金解离优化处理装置的反应室中配置多传感器，通过多传感器采集多源数据信息，进而通过机理模型层、数据驱动模型层以及高保真仿真层形成数字孪生体，从而在虚拟空间中预测预设时间之内在不同控制参数组合之下的工艺状态，基于遗传算法对最大的砷氧化速率和菌群活性最优区间进行求解，计算出最优控制指令集，并基于最优控制指令集进行控制优化。本发明通过构建虚实互动的数字孪生系统，从而融合遗传算法进行动态优化，实现了生物氧化过程的精准预测与实时优化，提高含砷金矿石中砷金解离程度，提高金矿石的制备纯度。

本发明授权一种含砷金矿石的砷金解离优化处理装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种含砷金矿石的砷金解离优化处理方法，其特征在于，包括含砷金矿石的砷金解离优化处理装置，其中，所述含砷金矿石的砷金解离优化处理装置包括： 反应室，在反应室内部配置菌群，并通过菌群对含砷金矿石中的砷元素进行氧化还原作用； 在反应室上安装有进气管与排气管，在所述进气管上安装有氧气流量控制阀门，通过控制氧气流量控制阀门控制输入的氧气量； 在反应室的内部部署阵列式pH传感器、氧化还原电位传感器、溶解氧传感器和离子选择性电极，利用阵列式pH传感器、氧化还原电位传感器、溶解氧传感器和离子选择性电极所采集的数据预估非线性扰动对菌群活性的影响规律； 根据所述非线性扰动对菌群活性的影响规律对最大的砷氧化速率和菌群活性最优区间进行求解； 还包括以下步骤： 引入数字孪生技术，在所述含砷金矿石的砷金解离优化处理装置的反应室中配置多传感器，并通过多传感器采集多源数据信息，基于所述多源数据信息构建物理层； 构建机理模型层、数据驱动模型层以及高保真仿真层，根据所述机理模型层、数据驱动模型层以及高保真仿真层形成数字孪生体； 在虚拟空间中预测预设时间之内在不同控制参数组合之下的工艺状态； 引入遗传算法，利用所述遗传算法对最大的砷氧化速率和菌群活性最优区间进行求解，计算出最优控制指令集，并基于所述最优控制指令集进行控制优化； 构建机理模型层、数据驱动模型层以及高保真仿真层，根据所述机理模型层、数据驱动模型层以及高保真仿真层形成数字孪生体，具体为： 构建机理模型层、数据驱动模型层以及高保真仿真层，在所述机理模型层中，通过大数据获取当前反应室中微生物生长与砷氧化动力学的莫诺方程； 基于当前反应室中微生物生长与砷氧化动力学的莫诺方程建立关键生化反应速率的数学模型，描述菌群浓度、底物消耗与产物生成的动态关系，在所述数据驱动模型层中，引入长短期记忆网络； 采集海量的非线性扰动对菌群活性的时序数据，利用长短期记忆网络对所述海量的非线性扰动对菌群活性的时序数据进行训练，捕捉非线性扰动对菌群活性的长期影响规律； 还包括： 在所述高保真仿真层中，利用计算流体力学软件建立反应室的三维模型，并模拟所述含砷金矿石的砷金解离优化处理装置的反应室中的矿浆流场、气体分布及传质效率； 将氧化槽的三维模型与所述机理模型层进行数据融合，形成动态的模型，从而形成数字孪生体； 在虚拟空间中预测预设时间之内在不同控制参数组合之下的工艺状态，具体为： 设置不同的通气量-加酸量组合，并通过数字孪生体模拟在不同的通气量-加酸量组合之下含砷金矿石的工艺状态，并基于深度学习网络构建工艺状态预测模型； 设置工艺状态预测模型的模型参数，按照所述工艺状态预测模型的模型参数将所述在不同的通气量、加酸量组合之下含砷金矿石的工艺状态输入所述工艺状态预测模型中进行训练； 当训练达到预定目标条件时，工艺状态预测模型训练完成，并将当前实时的多源数据信息以及通气量-加酸量组合参数输入到所述工艺状态预测模型中进行预测，获取反应室内含砷金矿石的工艺状态； 还包括以下步骤： 在排气管中配置在线分析仪，通过在线分析仪采集并分析砷浓度、价态As³⁺As5⁺、物相数据，并采集各资源化产线状态及市场报价数控，根据所述各资源化产线状态及市场报价数控、砷浓度、价态As³⁺As5⁺、物相数据构建数据链； 基于化工流程模拟软件建立全厂级的砷元素静态与动态物质流模型，展示砷在每道工序的分配率，基于深度学习构建决策优化模型； 其中，构建状态空间、动作空间以及奖励函数，通过数据链获取当前的砷物质流分布、各资源化产线状态及市场报价，并将当前的砷物质流分布、各资源化产线状态及市场报价作为状态空间； 将不同含砷中间产物分配处理路径作为动作空间，将综合经济效益以及环保权重作为奖励函数，利用深度学习对状态空间、动作空间以及奖励函数进行训练，形成训练完成的决策优化模型； 当模型判断当前烟气中As2O3纯度高且半导体级砷价格走强时，优化供氧系统的运行功率，同时，向采购系统发送原材料备货建议。

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