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龙图腾网获悉南京海关工业产品检测中心申请的专利一种锂离子电池再生原料固体废物属性鉴别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120369753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510846352.7，技术领域涉及：G01N23/2206；该发明授权一种锂离子电池再生原料固体废物属性鉴别方法及系统是由黄可;王慧;吴璟;易曦朕;封亚辉;章回;严文勋设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锂离子电池再生原料固体废物属性鉴别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及锂离子电池的回收利用，尤其涉及一种锂离子电池再生原料固体废物属性鉴别方法及系统。本发明在对锂离子电池再生原料开展固体废物鉴别时，首先获取物料的X射线荧光光谱元素谱和X射线衍射图谱，提取与物料成分有关的特征参数，采用机器学习的方法，融合X射线荧光光谱和衍射图谱的优势，更准确地确定物料的主要成分，解决现有技术中单一仪器分析的问题。然后，采用机器学习的方法开展物料来源属性的判定，依据物料的主要成分选取适用的产品质量标准，进一步依据物料是否满足产品质量标准的要求判定物料是否属于固体废物，能更快速更准确地获得结果。

本发明授权一种锂离子电池再生原料固体废物属性鉴别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锂离子电池再生原料固体废物属性鉴别方法，其特征在于，包括： S1：采集物料数据，对所述物料的成分进行分析，确定所述物料的主要成分； 所述采集物料数据，包括获取所述物料的X射线荧光光谱元素谱、X射线衍射图谱； 基于所述物料的所述X射线荧光光谱元素谱，提取光谱特征参数；其中，所述提取光谱特征参数包括提取关键元素浓度比、重金属总量； 基于所述X射线衍射图谱，提取衍射特征参数；其中，所述提取衍射特征参数包括提取峰值强度比、晶格参数； 将所述光谱特征参数和所述衍射特征参数输入预先训练好的随机森林识别模型，对所述物料的成分进行分析，确定所述物料的主要成分； 其中，所述预先训练好的随机森林识别模型，包括： 选取3N份历史鉴别物料，包括主要成分确认信息； 获取3N份所述历史鉴别物料的X射线荧光光谱元素谱，提取所述关键元素浓度比以及所述重金属总量；获取3N份所述历史鉴别物料的X射线衍射图谱，提取所述峰值强度比、所述晶格参数； 取2N份所述历史鉴别物料和对应所述主要成分确认信息，以所述关键元素浓度比、所述重金属总量、所述峰值强度比、所述晶格参数、所述主要成分确认信息作为随机森林识别模型的训练数据，建立随机森林识别训练模型； 取剩余N份所述历史鉴别物料和对应所述主要成分确认信息，以所述关键元素浓度比、所述重金属总量、所述峰值强度比、所述晶格参数作为测试数据，对所述随机森林识别训练模型进行验证，获取训练好的随机森林识别模型； S2：所述物料来源属性判定； S3：获取再生原料适用的产品质量标准； S4：判断所述物料是否为固体废物。

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