在地浸采铀过程中,实现抽注液量的平衡调控和抽注液异常的智能识别是保障高效浸出和井场安全的重要措施。基于深度学习技术构建了CO₂+O₂浸出采铀抽注液量智能控制系统,该系统主要包含集成长短期记忆网络的智能数据采集子系统、基于Transformer框架的溶浸液智能配置子系统和基于MATLAB算法的抽注液量智能控制子系统。经过内蒙古某铀矿的实际生产数据验证,该系统显著提升了数据采集的实时性,有效稳定了浸出剂的pH值,并进一步优化了抽注比例。