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龙图腾网获悉国中创业(北京)环保科技有限公司申请的专利一种祛除含铀废水的电催化处理方法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：CN120058059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510141710.4，技术领域涉及：C02F1/46；该发明授权一种祛除含铀废水的电催化处理方法是由詹志明;仇稳;毕学设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种祛除含铀废水的电催化处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种祛除含铀废水的电催化处理方法，涉及电催化技术领域，本发明，利用嵌入式传感器网络实时采集废水中铀酰离子UVI及共存金属离子的浓度、电导率和pH值等数据，通过DTW校正时间序列数据，消除时间维度不一致偏差；基于预处理数据，构建结合卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN的深度学习模型，CNN用于提取离子浓度分布的空间特性，RNN捕获离子动态变化的时间依赖特性，引入注意力机制聚焦关键干扰离子，生成优先处理的特性矩阵；通过模型预测输出的干扰离子特性及其对UVI选择性吸附的动态影响，进一步优化电催化运行参数，以平衡吸附效率与能耗，同时结合综合目标函数进行全局优化，使铀酰离子的吸附效率达到最优。

本发明授权一种祛除含铀废水的电催化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种祛除含铀废水的电催化处理方法，其特征在于：包括， 步骤S1，部署监测传感器网络，采集废水处理过程中的实时废水成分数据，并对采集数据进行预处理； 步骤S2，基于步骤S1预处理后的废水成分数据，构建深度学习模型，解析废水成分中多离子体系的特性，并对UVI提取过程中的干扰效应进行预测； 步骤S3，基于步骤S2的干扰预测结果，调整电催化运行参数； 步骤S4，在调整后的运行参数下持续监测废水中UVI及其他金属离子的浓度变化，将监测数据输入步骤S2的深度学习模型，实时更新干扰效应预测结果，并调整电催化运行参数； 所述多离子体系的特性包括离子浓度分布的空间特征以及离子动态变化的时间依赖特性； 所述深度学习模型包括： 采用卷积神经网络CNN提取废水中离子浓度分布的空间特征，具体为离子间的浓度关联性； 采用递归神经网络RNN捕获离子动态变化的时间依赖特性； 干扰效应预测输出包括：干扰离子的主要特征及其对UVI选择性吸附的动态影响； 所述采用递归神经网络RNN捕获离子动态变化的时间依赖特性的步骤为， 利用递归神经网络RNN，对提取后的空间特性进行时间序列分析，捕获多离子体系的动态变化特性，反映离子浓度变化的时间依赖性，分析公式为： ht＝fWhht-1+Wxxt+bh， 其中，ht表示递归神经网络在时间步t的隐藏状态向量，f·表示Tanh函数，Wh表示上一时间步隐藏状态到当前隐藏状态的权重矩阵，ht-1表示上一时间步t-1的隐藏状态向量，Wx表示当前时间步输入向量到隐藏状态的权重矩阵，xt表示当前时间步的输入向量，来源于F矩阵在时间步t的特征，bh表示隐藏状态的偏置向量； 步骤S2中，引入注意力机制，根据模型输出的动态特性，确定对铀酰离子选择性吸附影响最大的干扰离子，生成优先处理的特性矩阵，注意力权重计算公式为： 其中，αi表示离子i的注意力权重，ei表示离子i的特性得分，v表示注意力权重计算的投影向量，Wh表示隐藏状态线性变换的权重矩阵，ht表示当前时间步t的隐藏状态向量，Ws表示离子特性的线性变换权重矩阵，si表示离子i的特征向量， 加权干扰特性输出公式： Hf＝∑iαisi， 其中，Hf表示经过注意力机制加权后的干扰离子特性矩阵，αi表示离子i的注意力权重，si表示离子i的特征向量； 所述运行参数调整方式包括： 调节电场强度与电极电压； 调整反应时间以平衡吸附效率与能耗； 步骤S4中，采用嵌入式在线传感器进行实时监测，所述在线传感器采集废水中铀酰离子UVI和共存金属离子的动态浓度数据。

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