基于机器学习浸出分析的铜渣酸浸提铜工艺优化研究

这篇研究通过机器学习(ML)框架（包括PLSR、GBR、AdaBoost和RF算法）优化铜渣酸浸工艺，其中随机森林(RF)模型预测精度最高（R2=0.93）。研究揭示了浸出时间、酸浓度和温度对铜提取效率的关键影响，为湿法冶金（Hydrometallurgy）提供了高效的数据驱动策略。

　　

Highlight

铜渣湿法冶金酸浸是实现铜回收的高效途径，但传统实验方法因炉渣成分多变和参数复杂而成本高昂。本研究创新性地构建机器学习(ML)框架，通过对比四种算法（PLSR、GBR、AdaBoost和RF），发现随机森林(RF)模型预测铜浸出效率最优（R²=0.93，RMSE=7.504）。敏感性分析表明，浸出时间、硫酸(H₂SO₄)浓度和温度的影响远超炉渣成分本身。

Statistical analysis of pre-processed dataset

研究整合了来自23篇文献的265组数据，涵盖铜渣元素组成（Cu、Fe、Si等）和浸出参数（时间、氧压、矿浆密度等）。如表1所示，数据预处理后揭示了关键变量间的统计关联，为模型训练提供坚实基础。

Conclusions

机器学习模型成功量化了浸出条件与铜回收率的关系，其中RF模型表现出色。该框架为铜渣湿法冶金(Hydrometallurgy)的智能化优化提供了新范式，显著降低实验成本并加速工艺开发。