超临界CO2低压螯合萃取钴离子动力学模型构建1

　　

超临界CO₂螯合萃取是近年来出现的一种绿色高效重金属离子回收技术，但过高的萃取压力及动力学模型的缺乏限制了其工业化应用。文中利用自行开发的5釜并联超临界CO₂螯合萃取动力学快速测定装置，以磷酸三丁酯（TBP）为螯合剂，开展了不同温度下，超临界CO₂低压（7-9 MPa）螯合萃取钴离子动力学快速测定实验；并以温度、压力和时间为输入参数，以钴离子萃取率为输出参数，构建了3-9-1结构的超临界CO₂低压螯合萃取钴离子BP神经网络（BPNN）动力学模型。结果表明：在压力8 MPa，温度40 ℃，时间30 min下的萃取效率可达97.3 %；BP神经网络动力学模型的预测平均相对误差均在2 %以内。说明该模型预测值与实验值拟合良好，能够为超临界CO₂萃取技术在钴离子提取领域的工业化应用提供理论基础。

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