摘要
本发明提供了一种铁矿石碱溶解‑电解智能协同优化系统及动态净化方法，融合人工智能与冶金工艺，实现全流程动态调控。系统包括：1、智能协同优化模块：基于强化学习(DQN算法)动态协同优化溶解‑电解工艺参数(NaOH浓度、液固比、Fe3+浓度及电流密度)，结合机器学习预测杂质溶出趋势并梯度投加特定抑制剂，抑制Al2O3/SiO2生成；2、设备健康管理模块：通过腐蚀图像与振动频谱的深度学习分析，实现腐蚀/堵塞双因子精准预警(准确率≥92％)，并联动维护决策；3、能源‑资源耦合模块：集成余热回收(≥85％)与多效蒸发再生技术，使吨铁能耗降至2.9GJ、碱耗≤0.95kg；4、自适应工艺平台：基于联邦学习框架动态更新模型，适配Fe≥35％、Al2O3≤8％的复杂矿源。实施例验证，系统提升赤铁矿溶解率至94％，减少设备非计划停机40％，综合成本降低14％，适用于低品位铁矿高效清洁利用。
