基于BP神经网络的精密温度控制

为解决在精密温控系统中的传统比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制参数整定复杂、超调严重等问题,设计并搭建了精密温控系统,并且系统基于随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)准则,采用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法实时动态调整PID参数。实验结果表明,BP神经网络PID温控系统具有更小超调和更快收敛速率等优势,系统超调量与弛豫时间分别比传统PID控制系统减少13.35%和18.56%。同时,在6 h测量时间内,被控对象温度波动的标准偏差达到0.00036℃。

废旧三元锂离子电池正极还原焙烧回收Li的研究

对废旧锂离子电池正极料还原焙烧回收Li的工艺、还原焙烧过程中Li还原产物及其形态变化行为进行研究。采用控制变量法,通过单因素实验研究焙烧过程中焙烧温度、焙烧时间、还原剂用量对Li氢化浸出的影响。采用X线衍射仪、扫描电镜-能谱(SEM-EDS)对还原焙烧产物物相及形貌进行表征,通过Factsage软件计算焙烧过程热力学,研究还原焙烧过程中Li还原产物在不同温度下的存在形式以及不同形式的存在条件。研究结果表明:当焙烧温度为650℃,焙烧时间为3 h,含碳量(即碳质量分数)为20%时,Li的浸出率最高,达90.33%;随着焙烧温度从500℃提高到750℃,Li2CO3及低价有价金属稳定区呈现出先变大后减小的趋势;高温、长时间焙烧对于Li2CO3生成有抑制作用;当含碳量低于10%时,增加含碳量对还原反应影响较大,当含碳量高于10%时,增加含碳量对还原反应影响较小。

废旧三元锂离子电池正极有价金属回收进展

随着锂离子电池在新能源汽车等多领域的广泛应用,废旧三元锂离子电池(LIBs)的数量不断增多,LIBs中有价金属的回收资源化成为了全球热点话题。综合阐述了近几年较为常用的LIBs回收方法,主要概括为火法冶金工艺、湿法回收工艺、火法-湿法联合浸出工艺。其中火法-湿法联合浸出工艺因其回收率高、过程简单、环境污染小、成本较低具有较大的工业发展前景。

含砷废渣处理现状及研究进展

随着工业的发展,砷污染已经成为全球性的环境问题.尤其是冶金化工行业中含砷废渣产量巨大且危害重大,含砷废渣的处理问题亟待解决.文中介绍了含砷废渣的主要来源、危害及现状,详细介绍了国内外含砷废渣的处理方法,其中主要包括水泥固化、地聚合物固化等固化方法,以及酸浸、硫酸铜置换等资源化处理方法,以期对今后研究含砷废渣的处理提供有益的帮助.