通过机器学习预测非传统水源的吸附和回收的性能
Ziyang Xu1, Yihao Ding2, Soyeon Caren Han2
1CAS Key Laboratory of Urban Pollutant Conversion, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei, 230026, China.
机器学习模型预测从非传统的水源中回收. 优化操作参数显著提高离子的性能,以有效地提取资源.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 环境科学 环境科学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
背景情况:
- 从非传统水源 (UWS) 进行选择性 (Li) 恢复对于解决全球供应短缺至关重要.
- 开发高性能离子 (LIS) 材料和优化回收参数面临的挑战是由于复杂的程序和高的实验成本.
研究的目的:
- 应用机器学习 (ML) 技术来预测和优化吸附,使用来自UWS的无机LIS材料.
- 确定影响回收效率的关键参数.
主要方法:
- 收集了关于吸附的文献数据,并对16个参数进行了分类.
- 使用三种基于树的ML算法 (随机森林,GBDT,XGBoost) 来评估参数影响.
- 使用SHAP值来确定参数的重要性.
主要成果:
- XGBoost实现了最高的性能,其R2为0.98和RMSE为1.72.
- 操作参数被确定为吸附的最有影响的因素.
- 吸附剂特性和共存的离子度也影响了性能.
结论:
- 机器学习模型,特别是XGBoost,可以有效地预测和优化从UWS中恢复Li.
- 专注于操作参数优化和基于操作条件的有针对性的LIS材料设计是提高恢复效率的关键.
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