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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种预测磷尾矿造粒性能的方法、装置、介质及设备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：CN120613041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510753724.1，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种预测磷尾矿造粒性能的方法、装置、介质及设备是由黄成东;傅晓旋;任韬宇;王朋顺;朱齐超设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测磷尾矿造粒性能的方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种预测磷尾矿造粒性能的方法、装置、介质及设备。方法包括：将多种工艺参数以及粘结剂的多种属性作为解释变量，将磷尾矿颗粒性能作为响应变量，基于解释变量和响应变量构建数据库；利用随机森林算法对数据库中的解释变量进行重要性排序，按照排序结果选择前n个解释变量为最终解释变量；将最终解释变量作为输入，将响应变量作为输出，对随机森林算法进行训练，得到随机森林模型；利用随机森林模型对目标工艺参数以及目标粘结剂的属性下生产的磷尾矿颗粒的性能进行定量预测。通过上述方案，能够解决粘结剂类型多样、特性繁多，以及工艺复杂导致的成粒效果难预测，工艺把控不准确的问题。

本发明授权一种预测磷尾矿造粒性能的方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种预测磷尾矿造粒性能的方法，其特征在于，包括： 将多种工艺参数以及粘结剂的多种属性作为解释变量，将磷尾矿颗粒性能作为响应变量，基于所述解释变量和响应变量构建数据库； 利用随机森林算法对所述数据库中的解释变量进行重要性排序，按照排序结果选择前n个解释变量为最终解释变量；将所述最终解释变量作为输入，将所述响应变量作为输出，对所述随机森林算法进行训练，得到随机森林模型； 利用所述随机森林模型对目标工艺参数以及目标粘结剂的属性下生产的磷尾矿颗粒的性能进行定量预测； 利用随机森林算法对所述数据库中的解释变量进行重要性排序，具体包括： 计算各个类别解释变量的均方误差增加的指示值与提高节点纯度的指示值； 根据所述均方误差增加的指示值与提高节点纯度的指示值，确定各个类别解释变量的重要性指标； 根据所述各个类别解释变量的重要性指标对所述数据库中各个类别解释变量进行重要性排序； 所述多种工艺参数，具体包括转速、造粒温度、搅拌速率、造粒时间与水添加量；所述粘结剂，具体包括羧甲基纤维素，羧甲基纤维素钠，聚丙烯酰胺，淀粉；所述粘结剂的多种属性具体包括粘结剂用量、粘度、分子量、固含量、溶胀性、比表面积与空隙率；所述磷尾矿颗粒性能具体包括成立率、大颗粒率、小颗粒率、颗粒强度与溶散率。

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