CN116716622A - 一种基于电解条件的氟气制备方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于电解条件的氟气制备方法和系统，涉及氟气制备技术领域，该方法包括：S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；S4、使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；该方法可以确定合适的电解电压。
Description
技术领域
本发明涉及氟气制备技术领域，具体涉及一种基于电解条件的氟气制备方法和系统。
背景技术
基于电解条件的氟气制备方法是一种通过电解过程来产生氟气的技术。氟气是一种强氧化剂，广泛应用于化学工业、电子行业和能源领域等各个领域。在氟气制备方法中，电解电压过高或过低都可能导致一些不利影响，如下所示：电压过高：过高的电压可能导致电解过程中阴极和阳极之间的电流密度增加，从而引发局部的电解反应速率的增加。这可能导致氟化物离子过快地还原为氟气，使得氟气的生成量超出预期，造成产物的浪费。高电压也会增加能量消耗，并可能引发副反应或产生意外的电解产物，降低电解的效率并增加了能源的消耗。高电压还可能导致电解槽内温度的升高，进而引起电解过程的不稳定或者安全风险。电压过低：过低的电压会导致电解反应速率减慢，阻碍氟化物离子的充分还原为氟气。这将导致氟气的生成量减少，影响产品的产量和效率。低电压可能导致电解效率降低，需要更长的时间才能制备所需的氟气量。电压过低可能导致反应不完全或产生不良的副产物，影响氟气的纯度和产品质量。传统的方法大多是人为通过多次实验，再根据经验来确定合适的电压，但人为通过经验确定出来的电压往往不太准确。
因此，在氟气制备方法中，为了确保高效、安全和优质的氟气制备，如何确定合适的电解电压成为当前亟待解决的问题。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是如何确定合适的电解电压。
本发明提供一种基于电解条件的氟气制备方法，包括：S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；S4、基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；S9、将产生的氟气从电解槽中分离收集。
更进一步地，初始电压确定模型为深度神经网络模型，初始电压确定模型的输入为阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率，初始电压确定模型的输出为初始电解电压。
更进一步地，电压调整模型为长短期神经网络模型，电压调整模型的输入为施加初始电解电压后氟气制备的视频，电压调整模型的输出为调整电压。
更进一步地，氟化物离子溶液为含氟化钠的溶液。
更进一步地，电解槽中还包括氟离子选择性传输膜。
更进一步地，阴极材料和阳极材料都为金属材料。
更进一步地，阴极材料为铜，阳极材料为铂。
更进一步地，电解槽中还包括搅拌器。
更进一步地，搅拌器为磁搅拌器。
本发明还提供一种基于电解条件的氟气制备系统，该系统包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现上述的基于电解条件的氟气制备方法，所述方法包括：
S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；S4、基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；S9、将产生的氟气从电解槽中分离收集。
本发明提供的一种基于电解条件的氟气制备方法和系统，该方法包括：S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；S4、基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；S9、将产生的氟气从电解槽中分离收集。该方法可以确定合适的电解电压。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于电解条件的氟气制备方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于电解条件的氟气制备系统的示意图。
具体实施方式
本发明实施例中，提供了如图1所示的一种基于电解条件的氟气制备方法，所述基于电解条件的氟气制备方法包括步骤S1~S9：
步骤S1，在电解槽中配置氟化物离子溶液。
电解槽是一种容器或装置，用于容纳电解液和电极，以进行电化学反应。它通常由耐腐蚀材料制成，如玻璃、陶瓷或特殊合金。电解槽的设计和尺寸取决于具体的电解过程和反应条件。
氟化物离子溶液是一种含有氟离子（F-）的溶液，通常是一种化学物质与水混合形成的溶液。氟化物离子溶液可以用作电化学处理的电解液，它能够提供氟离子供电解过程使用。常用的氟化物离子溶液有氢氟酸溶液（HF）。在一些实施例中，氟化物离子溶液为含氟化钠的溶液。
作为示例，步骤S1可以包括：1、准备电解槽：选择适合的电解槽，根据需要的体积和形状进行选择。确保电解槽具有耐腐蚀性和电绝缘性，以防止电解液泄漏和电击危险。清洗和擦拭电解槽，以确保表面干净，并且没有杂质。2、配置氟化物离子溶液：根据实际需要，选择合适的氟化物离子溶液，并按照指定的浓度配制。例如，如果需要使用氢氟酸溶液，可以根据要求将氢氟酸与适量的水混合，以得到所需浓度的氟化物离子溶液。3、填充电解槽：将配置好的氟化物离子溶液倒入预先准备好的电解槽中，确保电解液能够完全覆盖待处理的工件，并达到所需的液位。
在一些实施例中，电解槽中还包括氟离子选择性传输膜，其作用是实现对氟离子的选择性传输。它可以将氟离子从混合溶液中分离提取出来，并且具有高选择性和高通透性，使得其他离子或物质难以通过。
在一些实施例中，电解槽中还包括搅拌器。在一些实施例中，搅拌器为磁搅拌器。搅拌器主要用于在电解槽中保持溶液的均匀性和混合性，以促进反应的进行，并提高氟气产生的效率。
在一些实施例中，电解槽中还包括温度传感器，用于检测电解槽的温度。
步骤S2，将阴极和阳极分别安置于电解槽内。
在一些实施例中，阴极材料和阳极材料都为金属材料。在一些实施例中，阴极材料为铜，阳极材料为铂。
步骤S2可以包括：1、选择合适的阴极和阳极：根据具体的电解过程需求，选择适合的阴极和阳极材料。阴极和阳极材料应具有良好的导电性能和耐腐蚀性，以确保在电解过程中能够稳定地工作。可以选择金属、碳材料或其他特殊材料作为阴极和阳极。2、安置阴极和阳极：将选定的阴极和阳极分别安置于电解槽中的适当位置。阴极应该位于电流进入的一侧，而阳极则应该位于电流离开的另一侧。确保阴极和阳极与电解液充分接触，并能够覆盖待处理的工件。3、确定阳极和阴极之间的间距：根据电解过程的要求，确定阳极和阴极之间的适当间距。这个间距的大小会影响电解效果和反应速率，需要根据实际情况进行调整。通常情况下，阳极和阴极之间的距离应足够远，以避免电流短路或异常反应发生。4、固定阴极和阳极：确保阴极和阳极牢固地固定在电解槽中，避免它们在电解过程中发生移动或摇动。可以使用夹具、固定装置或其他合适的方法来固定阴极和阳极。
步骤S3，获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率。
可以使用相机或其他图像采集设备拍摄阴极和阳极安置后的电解槽，得到阴极和阳极安置后电解槽的图像。阴极和阳极安置后电解槽的图像可以显示多种信息，例如阴极和阳极安置后电解槽的图像可以显示出阴极和阳极在电解槽的位置、电解槽的形状、大小、容量等。阴极和阳极在电解槽的位置可以影响电解电压的选择，例如，若阴极和阳极的垂直距离过大或过小，或电极形状设计不当等，可能导致电流密度的不均匀分布，使得电解反应过程变得不稳定，产生副反应，甚至会影响电解效率和产物质量。又例如，较小的阴极和阳极距离可以促进电解反应的进行，并提高氟气的生成速率。这是因为较小的距离可以减少离子在溶液中的扩散距离，提高离子迁移速率，增加氟离子到达阳极并参与氧化反应的机会。因此，较短的距离可以提高电解反应的效率，反之亦然。电解槽的形状、大小、容量也会影响氟气制备方法中的电解电压的选择。例如，电解槽的大小对于电解过程中的电流密度分布和反应速率有重要影响。较大的电解槽通常具有更大的表面积，可以容纳更多的电极并提供更大的接触面积，从而增加氟化物离子还原的反应表面。这样可以降低电流密度，减少电解槽中的电阻，从而更容易实现预期的反应效果。相反，较小的电解槽会限制电流的流动范围和接触面积，导致电流密度较高。在这种情况下，为了确保足够的氟化物离子的还原速率，可能需要选择较高的电压。因此，电解槽的大小将影响到电解过程中所需的电压选择。较大的电解槽通常可以在较低的电压下实现一定的反应速率和产量，而较小的电解槽则可能需要较高的电压来满足相同的要求。
步骤S4，基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压。
氟化物离子溶液信息表示氟化物离子溶液中的信息，例如，氟化物离子溶液可以包括以下信息：1、氟化物离子浓度：表示在溶液中存在的氟化物离子的数量。通常以摩尔浓度（mol/L）或质量浓度（g/L）来表示。2、氟化物离子配比：指氟化物离子与其他离子（如钠离子、钾离子等）之间的比例关系。例如，如果氟化物离子与钠离子的配比为1:2，表示每一个氟化物离子对应两个钠离子。3、溶剂：指用于溶解氟化物离子的溶液媒介，可以是水或其他有机溶剂。4、pH值：表示溶液的酸碱性，对于氟化物离子溶液而言，其pH值通常在酸性到中性范围。5、温度：表示溶液的温度，溶液的温度会对氟化物离子的活性和反应速率产生影响。6、其他杂质：在氟化物离子溶液中可能存在一些杂质，如其他金属离子、氧化物、有机物等。这些杂质可能会对电解过程产生影响，需要进行分析和控制。
氟化物离子溶液信息可以通过人为测量得到。氟化物离子溶液信息会影响电解电压的选择。
目标氟气产量是指在电解过程中所期望得到的氟气（F2）的量。它可以是一个具体的数值，如每小时产生10升氟气，也可以是一个范围，如每小时产生8至12升氟气。目标氟气产量可以人为事先确定。
目标氟气反应速率是指在电解过程中所期望的氟气产生的速率。它可以表示为单位时间内产生的氟气量，如每分钟产生2毫升氟气。目标氟气反应速率为人为事先确定。
初始电解电压为在电解反应开始之前确定的电解电压，用于促使阴极吸收氟化物离子并将其还原为氟气。它通常以伏特（V）为单位表示。
初始电压确定模型为深度神经网络模型，初始电压确定模型的输入为阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率，初始电压确定模型的输出为初始电解电压。深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）模型是一种由多个神经网络层组成的模型，用于解决各种复杂的机器学习任务。深度神经网络模型包括深度神经网络。深度指的是模型中层数的数量，层数越多，模型对复杂问题的建模能力也更强。深度神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。深度神经网络通过前向传播的方式将输入数据从输入层传递到输出层。每个神经元接收来自前一层神经元的输入，根据连接权重和激活函数计算出输出，并传递给下一层神经元。深度神经网络的训练过程是通过反向传播算法来更新连接权重，以最小化模型的预测误差。反向传播算法通过计算损失函数对连接权重的偏导数，然后根据梯度下降法更新权重值。每一层由多个神经元（或称为节点）组成，神经元之间通过连接权重进行信息传递。深度神经网络可以包括循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)、卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworks，CNN）、生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)等等。
步骤S5，施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气。
氟化物离子是由氟原子（F-）组成的离子态氟化物。在电解过程中，阴极吸收氟化物离子，并通过还原反应生成氟气。
可以通过施加初始电解电压，在阴极上使氟化物离子发生还原反应，产生氟气。
步骤S6，获取施加初始电解电压后氟气制备的视频。
施加初始电解电压后氟气制备的视频是一段以视频形式记录施加初始电解电压后氟气制备的过程的视频。施加初始电解电压后氟气制备的视频的时间段可以为施加初始电解电压之后的1秒、3秒、5秒、10秒、30秒、1分钟等。
可以通过使用合适的摄像设备对施加初始电解电压后氟气制备的过程进行录制。通过确保摄像设备能够捕捉到实验操作和反应情况，并控制实验过程中的变化，最终得到一段记录了氟气制备过程的视频。施加初始电解电压后氟气制备的视频可以作为电压调整模型的输入以用于后续的观察、分析和验证。
施加初始电解电压后氟气制备的视频可以显示多种信息，显示的多种信息可以用于后续电解电压的调整。例如，施加初始电解电压后氟气制备的视频可以显示氟气的反应速率、电解槽状态等。如果反应速率过慢，则可能需要增加电压以促进更快的反应速率。如果反应速率过快或剧烈，则可能需要降低电压以控制反应的稳定性。电解槽状态包括电解槽内部的状态、阴极和阳极表面的情况、气体释放的位置等，异常的电解槽状态可能表明电流密度分布不均匀、副反应发生等情况，需要调整电压以改善反应条件。
步骤S7，基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压。
电压调整模型为长短期神经网络模型，电压调整模型的输入为施加初始电解电压后氟气制备的视频，电压调整模型的输出为调整电压。
长短期神经网络模型包括长短期神经网络（LSTM，Long Short-Term Memory）。长短期神经网络模型能够处理任意长度的序列数据，捕捉序列的信息，输出基于序列中前后数据关联关系的结果。长短期神经网络模型综合考虑了各个时间点的施加初始电解电压后氟气制备的视频，最终确定调整电压。长短期神经网络模型可以通过梯度下降法对训练样本进行训练得到。
由于初始电压是事先确定的电压，在实际电解过程中可能会由于反应速率会过大或过小，所以需要对初始电压进行调整。可以通过长短期神经网络模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行判断，来确定出调整电压。
步骤S8，将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备。
可以通过旋钮、按钮或计算机控制等方式来将初始电解电压调整为调整电压。
步骤S9，将产生的氟气从电解槽中分离收集。
可以提前准备适当的分离收集装置，并将产生的氟气从电解槽中引导到分离收集装置中。然后，按照所选择的分离收集装置的要求和特性，收集和隔离氟气，确保安全地处理和保存氟气。
基于同一发明构思，本发明的实施例提供了一种基于电解条件的氟气制备系统，如图2所示，包括：
包括：处理器21；存储器22；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器22中，并配置为由所述处理器21执行以实现如前述提供的基于电解条件的氟气制备方法，所述方法包括：S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；S4、基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；S9、将产生的氟气从电解槽中分离收集。
基于同一发明构思，本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器21执行实现如前述提供的基于电解条件的氟气制备方法，所述方法包括: S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；S4、基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；S9、将产生的氟气从电解槽中分离收集。
Claims (10)
1.一种基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，包括：
S1、在电解槽中配置氟化物离子溶液；
S2、将阴极和阳极分别安置于电解槽内；
S3、获取阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率；
S4、基于阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率使用初始电压确定模型进行处理得到初始电解电压；
S5、施加初始电解电压，使得阴极吸收氟化物离子，并将其还原为氟气；
S6、获取施加初始电解电压后氟气制备的视频；
S7、基于电压调整模型对施加初始电解电压后氟气制备的视频进行处理确定调整电压；
S8、将初始电解电压调整为调整电压并继续开始氟气制备；
S9、将产生的氟气从电解槽中分离收集。
2.如权利要求1所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，初始电压确定模型为深度神经网络模型，初始电压确定模型的输入为阴极和阳极安置后电解槽的图像、氟化物离子溶液信息、目标氟气产量、目标氟气反应速率，初始电压确定模型的输出为初始电解电压。
3.如权利要求1所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，电压调整模型为长短期神经网络模型，电压调整模型的输入为施加初始电解电压后氟气制备的视频，电压调整模型的输出为调整电压。
4.如权利要求1所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，氟化物离子溶液为含氟化钠的溶液。
5.如权利要求1所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，电解槽中还包括氟离子选择性传输膜。
6.如权利要求1所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，阴极材料和阳极材料都为金属材料。
7.如权利要求6所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，阴极材料为铜，阳极材料为铂。
8.如权利要求1所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，电解槽中还包括搅拌器。
9.如权利要求8所述的基于电解条件的氟气制备方法，其特征在于，搅拌器为磁搅拌器。
10.一种基于电解条件的氟气制备系统，其特征在于，该系统包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-9任一项所述的基于电解条件的氟气制备方法。
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