English(EN) Physics-guided machine learning for saturation control across variable hydraulic conditions in heap leaching

物理引导的机器学习模型加速堆浸饱和度控制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-14 04:00

研究人员开发了一种物理引导机器学习（PGML）代理模型，用于预测堆浸操作中的饱和度水平。该模型基于大量数值模拟数据集进行训练，可以预测每小时的饱和度剖面，并且比传统的数值求解器快约70倍。在模拟的每日预测控制器中使用时，PGML方法实现了与调优的PI控制器相当的跟踪精度，同时使用了更少的灌溉量，尽管适度的物理引导略微降低了闭环跟踪性能。 AI

影响这种物理引导的机器学习方法可以实现对堆浸等工业过程进行更快、更有效的模拟。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Sultan Alhamdan, Daniel Navia, Paulina Quintanilla · 2026-10-14 04:00

物理引导机器学习用于堆浸过程中可变水力条件下的饱和度控制

arXiv:2610.15947v1 Announce Type: cross Abstract: Heap-leaching hydraulics vary between regions of an ore bed, motivating fast prediction models that accommodate different material properties. This study develops a parameter-conditioned physics-guided machine-learning (PGML) surr…

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