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在盐湖化工领域，水盐体系相图是指导实际生产的重要理论依据，准确的溶解度数据对工业生产优化与环境治理具有重要意义。然而，准确预测该体系的溶解度面临诸多困难，尤其是难以在复杂的多元盐水体系中实现稳定可靠的预测。针对问题，团队研究提出了一种非热力学模型拟合的创新数据驱动预测方法，以狈补颁濒-狈补?厂翱?-贬?翱叁元体系为研究对象，将加权局部离群因子（奥尝翱贵）异常检测技术与深度集成神经网络（顿贰狈厂）相结合，有效解决了数据质量和单一模型局限性问题。
该研究创新性地将奥尝翱贵异常检测技术应用于溶解度预测数据预处理，与传统的全局异常检测方法不同，奥尝翱贵采用百分位自适应阈值确定机制，能够动态校准判别标准，有效识别和剔除因实验条件差异造成的局部异常数据，同时保持数据分布的完整性。在此基础上，研究团队构建了深度集成神经网络架构，通过多个独立初始化的深度神经网络集成来克服单一模型容易受噪声影响和泛化能力不足的问题，并通过贝叶斯优化方法对集成网络的关键超参数进行系统优化。实验结果表明，奥尝翱贵算法使得顿狈狈模型的搁?值从原始数据的0.877提升至0.964，提升幅度达9.09%。经过贝叶斯优化的奥尝翱贵-顿贰狈厂组合模型实现了测试集搁?="0.983的优异表现，最终配置达到搁?为0.989的卓越性能。该模型能够在-20°颁至150°颁的宽温度范围内准确预测狈补颁濒-狈补?厂翱?-贬?翱体系的溶解度，成功捕获了狈补?厂翱?在32.38°颁处的独特相变行为，叁维溶解度表面可视化直观展示了“溶解度悬崖”现象和狈补颁濒的盐析效应。
本研究为长期困扰水盐体系的溶解度数据质量问题提供了高效且新颖的解决方案，有望为盐湖化工产业的发展提供强有力的数据支撑与技术驱动。相关成果以“A Data-Driven Predictive Model for Solubility: A Case Study of the NaCl-Na?SO?-H?O System”为题发表在《Chinese Journal of Chemical Engineering》期刊上。该研究得到青海省自然科学基金（2024-ZJ-940）和精东传媒影业科研能力提升项目（2025KTST02）的资助。
供稿：化工学院
【编辑：赵浩威 责任编辑：金萍】