粉煤灰中提取關鍵礦物

概述：

將計算和人工智慧整合到大規模製造中的戰略重點代表了一種前瞻性的選擇。這些技術進步有可能徹底改變製造業，提高效率、生產力和環境可持續性。通過在 NETL 濕法冶金過程中實施 Google 的機器學習，我們可以實現更高效的礦物提取，同時減少酸的使用和廢物產生。

濕法冶金工藝的增強：

我們建議對濕法冶金工藝進行多項改進，包括使用創新的浸出試劑。其中一項創新是塗有2D層的硼摻雜3D石墨烯（B3D-G2），這是一種選擇性和高效的溶劑萃取技術。B3D-G2 具有以下優點：

1.            提高提取效率

2.            減少廢物產生

3.            增強環境友好性。

此外，我們還探索了其他方法，例如超聲波和微波浸出，先進的分離技術和AI驅動的過程控制。

目標和目的：

我們的目標包括實現：

·                     每噸成本降低 30%

·                     污染減少30%

·                     可擴展到商業生產

在濕法冶金中擴展 AI：

為了實現可擴充性，我們考慮利用基於雲的機器學習平臺，如 Google AI 平臺和本地部署。我們的創新旨在節省 30%的成本，並減少人工智慧和濕法冶金工藝對環境的影響。