电子固废处理析取过程溶解氧浓度预测模型OA
电子固废处理析取过程涉及多变量强耦合的多相反应,其原料异质性使工艺变量间呈现动态因果特性,导致表征反应平衡的溶解氧浓度难以准确预测.为解决该问题,设计一种电子固废处理析取过程溶解氧浓度自适应因果推理预测模型.首先,提出一种基于多头注意力的自适应因果发现方法,更新工艺变量的因果注意力分布,实现动态因果结构的建模.其次,设计一种基于动态掩码的因果干预策略,抑制工艺参数的虚假因果相关,实现模型真实因果关系重构.最后,构建一种基于元更新的门控网络结构,调节时空特征与因果特征的门控融合权重,实现析取过程溶解氧浓度的稳定预测.在电子固废处理析取过程数据集上验证该预测模型,实验结果表明,该模型能够准确描述工艺变量间动态因果关系,提升溶解氧浓度的预测精度.
韩红桂;任晨昊;李方昱;刘峥
北京工业大学信息科学技术学院,北京100124 北京工业大学环境科学与工程学院,北京100124 数字社区教育部工程研究中心,北京100124北京工业大学环境科学与工程学院,北京100124 数字社区教育部工程研究中心,北京100124北京工业大学信息科学技术学院,北京100124 数字社区教育部工程研究中心,北京100124北京工业大学信息科学技术学院,北京100124 数字社区教育部工程研究中心,北京100124
资源环境
电子固废处理析取过程多头注意力因果干预元更新
《自动化学报》 2026 (8)
P.1781-1790,10
2030新一代人工智能重大专项项目(2025ZD0123700)国家自然科学基金(62125301,62021003,62373014,92467205)北京市科技新星计划(20240484694)青年北京学者计划(037)资助。
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