銥粉回收與人工智能優(yōu)化
機器學習模型（XGBoost算法）的應用：

輸入?yún)?shù)：

15維特征（pH、溫度、電位、粒徑等）。

預測目標：

回收率（R2=0.96）、能耗（MAE<5%）。

實施效果：

指標 人工控制 AI優(yōu)化
回收率(%) 92±3 95±0.8
單耗(kWh/kg) 85 72
系統(tǒng)架構(gòu)：邊緣計算網(wǎng)關+云平臺，響應時間<0.5秒。

銥粉回收的等離子體電解技術
液相等離子體電解（PE）提純裝置：

反應機制：

高壓脈沖（500V/10kHz）產(chǎn)生非熱等離子體。

Ir??在陰極還原的同時，有機物被活性氧分解。

運行數(shù)據(jù)：

參數(shù) 數(shù)值
電流效率(%) 88
能耗(kWh/kg) 45
純度(%) 99.97
設備供應商：日本住友重工的50L級系統(tǒng)已商用化。

銥粉回收在超導材料中的回收應用
Nb?Sn超導線材銥阻隔層的回收：

材料解構(gòu)：

液氮冷凍脆化后機械剝離（-196℃）。

純化工藝：

電子束熔煉（10??Pa）去除Sn殘留。

再生指標：

臨界電流密度Jc>3000A/mm2（4.2K,12T）。

行業(yè)影響：歐洲核子研究中心（CERN）年回收銥1.2噸。