用多任务神经网络预测煤灰中的稀土元素度
Yu Song1,2, Yifan Zhao1, Alex Ginella1
1Physics of AmoRphous and Inorganic Solids Laboratory (PARISlab) 5731B Boelter Hall, Department of Civil and Environmental Engineering, University of California, Los Angeles, CA 90095, USA. yusong@ucla.edu.
Materials horizons
|January 12, 2024
概括
本研究引入了一种机器学习模型,用于预测煤灰中的稀土元素 (REE) 度,从而能够有效地选这种有价值的资源. 该方法使用散装组合,为REE提取提供了比传统分析方法更快的替代方案.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 对稀土元素 (REEs) 的需求不断增长,需要可持续的采购策略.
- 煤灰是可再生能源的潜在二次来源,但高效的提取受到昂贵和耗时的分析所阻碍.
- 准确和快速的选方法对于识别富含REE的煤灰原料至关重要.
研究的目的:
- 开发一种机器学习模型,使用易于测量的散装成分来预测煤灰中的REE含量.
- 为了提高效率并降低确定适合回收 REE 的煤灰来源的成本.
- 调查多任务学习和转移学习的使用,以提高模型性能和适应性.
主要方法:
- 开发一个多任务神经网络,同时预测各种REE的度.
- 使用煤灰的散装成分数据作为机器学习模型的输入特征.
- 转移学习的应用,使模型适应来自不同来源的煤灰.
主要成果:
- 与单一任务模型相比,多任务神经网络显示出更好的准确性和降噪.
- 确定了关键数据模式,以有效选具有高REE度的煤灰.
- 转移学习成功地提高了模型对各种煤灰样本的适应性.
结论:
- 机器学习为预测煤灰中的REE含量提供了可行和高效的解决方案.
- 拟议的模型有助于快速识别可靠的煤灰来源,以实现可持续的可再生能源开采.
- 这种方法支持REE替代供应链的发展,减少对传统采矿的依赖.
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For potentiometric titration, the Gran plot is created by plotting the...
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