稀土冶金全流程智能仿真实验教学平台

稀土冶金全流程智能仿真实验教学平台

实验要求

本实验面向已修读无机化学、化工原理或矿物加工基础课程的冶金工程、矿物加工工程、化学工程及相关专业学生。学生应具备基本的化学反应、物料衡算和数据处理能力,能阅读流程图与检测报告。实验前须完成安全学习和预习测验;实验中应独立设置参数、记录结果、分析偏差,遵守辐射防护、危险试剂及高温作业的虚拟操作规范,并提交实验报告。

教学成果

实验背景

稀土是高性能永磁材料等领域的重要基础原料。从矿物富集、分解浸出、元素分离到金属制备,生产过程涉及矿物加工、湿法冶金和电化学等多学科知识,工段之间的物料组成与质量要求紧密关联。现有教学实验多以单项操作为主,学生较难追踪同一批物料的去向,也难以理解回收率、产品纯度、能耗和环境负荷之间的权衡。同时,放射性伴生元素、酸碱试剂和高温熔盐使全流程实训受到场地、成本及安全条件限制。虚拟仿真能够将难以连续开展的工序组织为可重复的教学任务,并呈现参数变化对后续工段的影响。结合可校准的工艺模型与AI辅助反馈,学生可在安全环境中比较方案、诊断偏差、修正操作,为进入真实实验和工程实践建立系统认识。

设计原则

1. 以学生能力培养为中心。围绕工艺选择、参数调控、数据分析和问题诊断设计任务,让学生通过操作与比较理解稀土冶金原理。

2. 保持全流程物料连续。将矿样、料液、氧化物和金属产品按批次关联,上一步的组成、收率及杂质变化真实传递至下一步。

3. 以可信数据和模型驱动仿真。物料衡算、相平衡、动力学及电化学计算采用明确适用条件和来源的数据;超出模型适用范围时提示不确定性。

4. 突出有效交互与即时反馈。40步操作均要求学生作出选择或输入参数,并产生可观察、可解释的结果,支持调整参数和对比方案。

5. 明确AI助教的辅助边界。AI依据仿真结果和知识库解释机理、提示错误、建议探究方向;工艺计算、产品判定和评分由可核验的规则执行。

6. 将安全环保贯穿各工段。对放射性物料、危险试剂、高温电解及废物处置设置风险提示和必要的操作联锁。

7. 实行过程与结果并重的评价。结合操作记录、计算依据、产品指标、异常处置和综合报告,评价学生的工程判断与改进能力。


实验目标

通过本实验,学生能够识别典型稀土矿物及其工艺适用性,说明选矿、分解净化、萃取分离、沉淀灼烧和熔盐电解的基本原理;依据物料衡算和实验数据选择工艺路线、设定参数、分析产品质量与资源损失;识别放射性物料、危险试剂和高温作业风险,提出安全环保措施;通过方案对比与异常诊断,形成跨工段优化和工程决策能力。

成绩评定