危废贵金属高温电磁提取过程的温度与电磁协同控制方法与流程

本发明涉及危险废物资源化利用与智能控制，尤其涉及危废贵金属高温电磁提取过程的温度与电磁协同控制方法。

背景技术：

1、有色金属冶炼、电镀、电子废弃物拆解等行业产生了大量富含贵金属及有色金属的危险废物。传统填埋、固化处置方式不仅存在重金属渗漏污染风险，也造成有价金属资源浪费。

2、高温熔融技术可实现危废的无害化与资源化。现有技术中，等离子体熔融可将无机物转化为玻璃体渣；微波加热可利用金属熔点差异实现分步分离；电磁感应加热具有加热速度快、热效率高、自带搅拌作用等优势，在电子废弃物贵金属回收中应用前景良好。经高温熔融玻璃化处理后的残渣可豁免为一般固废，用作建材。gb/t 41015-2021为玻璃化产物品质判定提供了标准依据。

3、但现有技术仍存在不足：（1）电磁熔融在危废贵金属提取领域缺乏系统性的专项工艺设计；（2）传统化学法回收贵金属三废排放严重、回收率低，现有高温熔融工艺多采用等离子体或燃料加热，能耗高，且难以实现多种有价金属提取与残渣玻璃化的一体化协同；（3）工艺参数与不同物料的适配性缺乏系统研究，批次稳定性难以保证。

4、鉴于此我们提出危废贵金属高温电磁提取过程的温度与电磁协同控制方法来解决现有的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供危废贵金属高温电磁提取过程的温度与电磁协同控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：危废贵金属高温电磁提取过程的温度与电磁协同控制方法，包括：

3、步骤s1、多源数据实时采集与预处理：通过部署于高温电磁熔融设备上的多源传感器阵列，实时采集熔融过程中的工艺参数数据，工艺参数数据包括熔池温度分布数据、电磁频率数据、电磁功率数据、物料熔融状态图像数据、炉膛气氛数据以及坩埚壁温度数据；对采集到的多源数据进行清洗、归一化与时间对齐预处理，构建多源感知数据集；

4、步骤s2、电磁-热-流多物理场耦合机理模型构建与数字孪生建模：基于高温电磁熔融过程中的电磁感应加热原理、热传导方程及流体动力学方程，构建电磁-热-流多物理场耦合机理模型；利用步骤s1中实时采集的多源感知数据集对耦合机理模型进行参数修正与边界条件校准，形成与物理系统实时同步更新的数字孪生模型；数字孪生模型用于对熔池内部的温度场分布、电磁场分布及熔体流动状态进行动态仿真与预测；

5、步骤s3、基于深度学习的工艺参数智能预测：将步骤s1中经预处理后的多源感知数据集与步骤s2中数字孪生模型输出的物理场仿真数据作为训练样本，构建并训练基于深度学习的工艺参数预测模型；深度学习模型以当前时刻的工艺参数感知数据及前一时刻的控制参数为输入，以未来时刻的最优温度设定值和最优电磁频率设定值为输出，生成工艺参数预测值；

6、步骤s4、双闭环协同自适应控制：双闭环包括开启机理模型修正闭环和同步开启ai优化闭环；对于开启机理模型修正闭环，将实时采集的物理系统实际运行数据与数字孪生模型的输出进行对比，计算模型偏差，根据模型偏差反馈更新电磁-热-流耦合机理模型中的固有参数与边界条件，使数字孪生模型持续贴合实际工况；对于同步开启ai优化闭环，采用新生产数据与修正后的机理模型输出对基于深度学习的工艺参数预测模型进行增量训练，动态更新模型参数；通过机理模型修正闭环与ai优化闭环的双闭环协同迭代，实现高温电磁熔融过程中温度与电磁参数的协同自适应控制；

7、步骤s5、控制指令输出与执行：将步骤s4中双闭环协同控制生成的温度控制指令与电磁频率控制指令输出至高温电磁熔融设备的执行机构，调节电磁加热功率与电磁频率，实现熔池温度与电磁场的协同调控，直至完成危废贵金属的电磁熔融提取与残渣玻璃体化处理。

8、进一步地，多源传感器阵列包括：沿坩埚轴向和径向分布的多个热电偶或红外温度传感器，用于采集熔池温度分布数据；电磁频率传感器与电磁功率传感器，用于采集电磁频率数据和电磁功率数据；高速工业相机或红外热成像仪，用于采集物料熔融状态图像数据；气体成分传感器，用于采集炉膛气氛数据；以及贴附于坩埚外壁的温度传感器，用于采集坩埚壁温度数据。

9、进一步地，步骤s2中的电磁-热-流多物理场耦合机理模型包括：基于麦克斯韦方程组构建的电磁场模型，用于描述电磁感应加热过程中的磁场分布与涡流效应；基于傅里叶热传导方程构建的温度场模型，用于描述熔池内部的热量传递与温度分布；以及基于纳维-斯托克斯方程构建的流场模型，用于描述熔融金属与熔渣的流动行为；电磁场模型、温度场模型与流场模型通过物性参数耦合与边界条件耦合实现多物理场联合求解。

10、进一步地，步骤s3中的基于深度学习的工艺参数预测模型采用物理信息神经网络架构，将数字孪生模型提供的机理边界与物理约束以损失函数的形式嵌入神经网络结构中，引入物理约束损失函数抑制偏离物理规律的预测输出，形成符合物理规律的工艺参数预测值。

11、进一步地，基于深度学习的工艺参数预测模型采用卷积神经网络与双向长短时记忆网络相结合的混合神经网络架构，其中卷积神经网络用于提取熔融状态图像数据的空间特征，双向长短时记忆网络用于捕捉温度序列数据与电磁参数序列数据的时间动态特性。

12、进一步地，步骤s4中的双闭环协同自适应控制还包括：当机理模型修正闭环检测到数字孪生模型输出与实际运行数据的偏差超过预设阈值时，触发报警信号并暂停ai优化闭环的增量训练，待机理模型完成修正且偏差回落至阈值以内后，恢复ai优化闭环的运行。

13、进一步地，温度控制指令包括熔池目标温度值、升温速率设定值及保温时间设定值；电磁频率控制指令包括电磁频率设定值及电磁功率设定值；执行机构包括高频电磁感应电源的频率调节模块与功率调节模块。

14、进一步地，还包括可视化交互步骤：通过工业级可视化交互平台实时展示熔池温度场分布图、电磁场分布图、数字孪生模型仿真状态、工艺参数预测趋势及双闭环协同控制运行状态，支持操作人员对控制参数进行人工干预与优化调整。

15、进一步地，适用于危废贵金属高温电磁熔融提取工艺中的以下一个或多个阶段：物料升温熔融阶段、金属沉降分离阶段、以及残渣玻璃体化阶段；在不同工艺阶段，双闭环协同自适应控制分别采用与该阶段物料特性相匹配的温度设定值与电磁频率设定值。

16、进一步地，步骤s1中的多源数据的采集频率不低于1hz，数字孪生模型的计算更新周期不超过1秒，双闭环协同自适应控制的控制周期不超过5秒，以实现对高温电磁熔融过程的实时动态控制。

17、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

18、1、本发明采用高温电磁感应加热方式，利用电磁场在熔池内部直接产生热量并伴有电磁搅拌作用，能够有效打破渣金界面屏障，使弥散于渣相中的微米级贵金属颗粒充分与金属熔体接触。经实测，铜、镍等有色金属的提取率可达95%以上，金、银、钯、铂等贵金属的富集回收率可达98%以上。

19、2、本发明将提取金属后的渣相在高温下充分玻璃化，形成致密的四面体网络结构，将重金属离子牢固固化其中。玻璃体产物的玻璃体质量分数可达99%以上、酸溶失率小于1%，重金属浸出浓度远低于gb/t 41015-2021标准限值，可作为一般固废管理并用作建筑材料外售。

20、3、本发明的电磁感应加热直接在物料内部产生热量，热效率可达60%至75%，无需预热炉膛，可实现“即开即停”，相比传统电阻加热或燃料加热方式能耗显著降低，且不使用化石燃料，减少了烟气排放。

21、4、本发明通过多源传感器实时数据采集、数字孪生建模与深度学习预测相结合的双闭环协同自适应控制架构，实现了温度与电磁频率的精准协同调控，有效克服了传统工艺凭经验操作导致的产品质量波动问题，保障了不同批次物料处理效果的均一性。