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申请/专利权人：中国恩菲工程技术有限公司

摘要：本发明提供一种精炼阳极铜反应终点预测方法及装置，包括如下步骤：通过预设特征参数组合的训练数据集对预设基础模型进行机器学习训练，得到反应物消耗累积量的初级预测模型；对初级预测模型进行准确性测试；对优选预测模型进行模型稳定性测试，选取反应物消耗累积量的预测模型；将反应物消耗累积量的预测模型与预设剩余反应时间预测模型进行双模型嵌套处理，得到反应程度预测模型；通过反应程度预测模型，对阳极铜的反应终点进行预测，得到阳极铜在任意时刻距离反应终点的剩余反应时间。利用本发明能够解决目前对精炼阳极铜的氧化还原终点进行判断时，无法判断氧化、还原过程中任一时刻的反应程度；需要工人多次取样判断等问题。

主权项：1.一种精炼阳极铜反应终点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：将反应物消耗累积量作为第一目标量，通过预设特征参数组合的训练数据集对预设基础模型进行机器学习训练，得到所述预设特征参数组合对应的反应物消耗累积量的初级预测模型；其中，所述预设特征参数组合由与所述反应物消耗累积量相关的参数组成；所述反应物消耗累积量根据所述阳极铜的反应过程，包括氧化阶段的气体消耗累积量和还原阶段的气体消耗累积量；在所述将反应物消耗累积量作为第一目标量，通过预设特征参数组合的训练数据集对预设基础模型进行机器学习训练，得到所述预设特征参数组合对应的反应物消耗累积量的初级预测模型之前，还包括：采集与所述反应物消耗累积量相关的特征参数的数据，建立特征参数数据集；对所述特征参数数据集中的数据进行数据归一化处理，使所述数据的单位或量纲统一，得到处理特征参数数据集；对所述处理特征参数数据集中的特征参数的数据进行相关性计算处理，合并具有相似性质的特征参数的数据，得到降维特征参数数据集；根据预设特征参数组合规则，对所述降维特征参数数据集进行参数组合处理，得到与所述反应物消耗累积量相关的特征参数组合数据集；其中，所述特征参数组合数据集包括：特征参数组合、与所述特征参数组合对应的参数数据以及与所述参数数据对应的反应物消耗累积量的真实数据；将所述特征参数组合数据集分为训练数据集和测试数据集；对所述初级预测模型进行准确性测试，将准确性评分高于预设准确性评分阈值的初级预测模型作为所述反应物消耗累积量的优选预测模型；对所述优选预测模型进行模型稳定性测试，选取稳定性最好的优选预测模型作为所述反应物消耗累积量的预测模型；将所述反应物消耗累积量的预测模型与预设剩余反应时间预测模型进行双模型嵌套处理，使所述反应物消耗累积量的预测模型的输出作为所述预设剩余反应时间预测模型的输入，得到反应程度预测模型；通过所述反应程度预测模型，对阳极铜的反应终点进行预测，得到所述阳极铜在任意时刻距离反应终点的剩余反应时间。

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