申请/专利权人：长沙矿冶研究院有限责任公司

申请日：2023-11-13

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117234266B

主分类号：G05D27/02

分类号：G05D27/02;C01G53/00;H01M4/505;H01M4/525

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及锂电池三元前躯体制备技术领域，公开了一种三元前驱体反应釜反应逆向选择性控制方法及系统。设定反应控制项的数值，根据反应控制项设定数值结合反应条件特征参数和当前pH值，通过反应条件特征参数与反应控制项关系模型，获得各反应条件特征参数的第一预期值；再结合反应条件特征参数、当前pH值以及反应控制项关系模型，通过逆推法获取各第一预期值对应反应控制项的多个第二预期值；在多个第二预期值中选取反应控制项的理想值，并在反应釜中对反应条件特征参数做相应调整；通过控制变量以及逆推的方式结合粒径模型，使镍钴锰三元前驱体的制备更稳定。

主权项：1.一种三元前驱体反应釜反应逆向选择性控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：设定当前反应过程的反应控制项的数值，根据反应控制项的设定数值再结合当前反应釜中的反应条件特征参数和当前pH值，通过一反应条件特征参数与反应控制项关系模型，获得各反应条件特征参数的第一预期值；所述反应控制项为D90粒径或pH值；所述反应条件特征参数包括硫酸盐流量、碱液流量、氨水流量，所述第一预期值包括硫酸盐流量预期值、碱液流量预期值与氨水流量预期值；所述反应条件特征参数与反应控制项关系模型根据反应条件特征参数和反应控制项的映射关系建立，具体包括如下步骤：步骤1.1：获取反应釜中的条件特征参数、当前pH值以及对应的反应控制项作为初始数据集；步骤1.2：将初始数据集按比例分为训练集和测试集；步骤1.3：结合反应条件特征参数、当前pH值和反应控制项的映射关系，使用回归学习构建初步反应条件特征参数与反应控制项关系模型；步骤1.4：通过训练集反复迭代所述初步反应条件特征参数与反应控制项关系模型达到预设次数时，保存反复迭代过程中准确率最高的初步反应条件特征参数与反应控制项关系模型作为反应条件特征参数与反应控制项关系模型；步骤2：基于步骤1中获得的各项反应物条件特征参数的多个第一预期值，结合所述反应条件特征参数、当前pH值以及反应控制项关系模型，通过逆推法获取各第一预期值对应所述反应控制项的多个第二预期值；步骤3：在所述反应控制项的各第二预期值中选取该反应控制项的理想值，并根据该理想值在反应釜中对反应条件特征参数做相应调整；步骤4：重复步骤1至步骤3，直至反应釜中反应完成。

全文数据：

权利要求：

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