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(guān)+云平臺，響應時間<0.5秒。

銥粉回收在核廢料玻璃固化中的應用回收
高放廢液玻璃固化用銥坩堝的再生：

輻射防護：

熱室操作（鉛玻璃厚度1.2m），機械手拆除。

去污技術(shù)：

磷酸（40%）超聲清洗，去污因子>1000。

性能驗證：

再生坩堝在1400℃硼硅酸鹽熔體中壽命達60次。

安全標準：終產(chǎn)品放射性活度<0.01Bq/g。

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。