论文研究 方铅矿在盐酸中溶解的建模和优化:中央复合设计与人工神经网络的比较

响应面方法（RSM）和人工神经网络（ANN）用于模拟和优化方铅矿在盐酸中的溶解。 使用FTIR，SEM和X射线衍射光谱技术对方铅矿矿石进行了结构鉴定，结果表明方铅矿矿石主要以硫化铅（PbS）的形式存在。 使用带有Leverberg-Marquardt反向传播训练算法的前馈神经网络模型来预测响应（潜在客户产量）。 将浸出温度，酸浓度，固/液比，搅拌速率和浸出时间定义为输入变量，而铅的百分产率标记为输出变量。 具有5-9-1结构的多层感知器提供了最佳性能。 发现所有过程变量对响应均具有显着影响，p值<0.0001。 RSM和ANN模型的性能显示出对响应的充分预测，AAD为0.750％和0.2