从石膏中去除化物的审查:通过机器学习方法进行定量分析
Huagui Jin1, Yixiao Wang2, Xuebin An3
1School of Chemical Engineering and Technology, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China.
Materials (Basel, Switzerland)
|July 27, 2024
概括
这篇评论详细介绍了化物从石中去除的方法,分析了其成分和化合物. 它探讨了像X射线光电子谱学 (XPS) 和密度函数理论 (DFT) 等表征方法,以及物理,化学和热除技术,以及机器学习优化.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 化学 化学 化学
背景情况:
- 石是一种主要的含化物工业副产品,对环境构成挑战.
- 了解合石的组成和的物种化对于有效的化物去除至关重要.
- 现有的除方法需要系统的分析和优化,以适用于工业应用.
研究的目的:
- 对石的化物去除策略进行全面审查.
- 探索合物中化合物的表征技术.
- 评估计算方法和机器学习对优化除过程的潜力.
主要方法:
- 来自主要地区的石膏的元素组成分析.
- 使用X射线光电子谱学 (XPS) 进行化合物的表征.
- 使用第一原理密度函数理论 (DFT) 估计结合能.
- 脱方法的分类 (物理,化学,热).
- 机器学习 (ML) 的应用,用于定量分析和优化除策略.
主要成果:
- 建立了DFT计算的能量和XPS对二元化物的结合能量之间的相关性.
- 确定了与XPS相关联的DFT能量对像化酸这样的复杂化合物的挑战.
- 基于文献数据,证明了ML在分析和优化报告的脱过程中的潜力.
- 模拟结果表明,可用于工业化石除的可行优化.
结论:
- 介绍了一个系统的框架,以了解化石脱.
- XPS和DFT是描述物种及其相互作用的有价值的工具.
- 机器学习为优化从石中提取工业化物提供了一种有前途的方法.
- 计算和数据驱动方法的整合可以显著推进石膏处理技术.


