基于多尺度数据融合的污染物吸附动力学分析方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多尺度数据融合的污染物吸附动力学分析方法及系统。该方法包括：采集宏观、介观和微观多源数据并标准化；分层提取特征识别关键参数；利用图神经网络构建跨尺度关联模型；建立多尺度层次化动力学模型；可视化吸附过程并构建强化学习决策系统；通过混合算法优化得到Pareto最优工艺参数。本申请过多尺度数据融合技术，建立宏观环境参数、介观表面形貌和微观结构之间的关联模型，实现对煤矸石协同过硫酸盐处理有机污染物过程中吸附动力学的精准分析和预测，并基于此开发自适应工艺参数优化系统，从而提高处理效率、降低能耗成本，实现污染物的高效去除。