铌（Nb）元素是中国重要的战略资源，其合理开发直接影响国家的快速增长[[1], [2], [3]]。浮选作为选矿过程中的关键步骤，以其高效率和出色的分离性能而著称，成为现代矿物加工企业的核心技术[[4], [5], [6]]。在浮选过程中，决定回收效率的关键因素是捕收剂，其中羟肟酸是用于铌矿浮选的主要试剂[[7], [8], [9], [10], [11]]。通过加入抑制剂、活化剂和优化的试剂系统，可以实现铌矿的有效回收[12,13]。浮选试剂的发展经历了三个主要阶段：经验驱动的开发、物理化学研究和AI辅助的进步。本节将详细介绍每个阶段，并结合最近的羟肟酸研究进展。
在早期阶段，试剂的开发主要依赖于从业者的经验。对于羟肟酸，开发者主要根据其在氧化矿浮选中的历史性能、矿物表面性质和操作条件来筛选潜在的试剂。例如，由于羟肟酸对稀土矿物的强捕收能力，它们被广泛使用[[14], [15], [16], [17]]。开发者关注试剂的分子结构与其性能之间的关系。羟肟酸中的羟基（-OH）和肟基（-C=NOH）等官能团与矿物表面的金属离子形成稳定的螯合物，从而实现选择性吸附和浮选[18]。然而，这一阶段缺乏系统的理论指导，常常导致效率低下且容易受到主观偏见的影响。
随着对试剂机制理解的深入，羟肟酸的开发从经验驱动的方法转向了物理化学研究。研究人员使用傅里叶变换红外光谱（FTIR）和X射线光电子光谱（XPS）等现代分析技术，系统研究了羟肟酸的分子结构、溶解度、吸附行为及其与矿物表面的相互作用[[19], [20], [21]]。这些研究表明，羟肟酸在矿物表面与金属离子形成了稳定的五元螯合环，显著提高了捕收效率[10]。此外，通过表面张力测试和接触角测量进一步评估了羟肟酸在气-液-固界面的表面活性和吸附行为。这一阶段为通过调整羟基与肟基的比例来优化羟肟酸提供了科学依据，从而提高了对特定矿物的选择性。然而，实验的复杂性和漫长的开发周期限制了对所有潜在试剂组合的探索。
人工智能的最新进展为羟肟酸的开发开辟了新的途径。机器学习模型分析了试剂分子结构与浮选性能之间的非线性关系，大幅提高了开发效率和准确性。深度学习和高通量虚拟筛选等技术使研究人员能够快速评估大型分子数据集并识别潜在的高性能试剂[22,23]。基于AI的预测模型不仅能够准确评估羟肟酸的性能，还有助于设计适用于复杂矿物系统的多功能捕收剂[24]。生成对抗网络（GANs）也被应用于试剂分子的创新设计，进一步推动了智能高效的试剂开发[25,26]。
本研究通过系统的文献回顾构建了一个全面的羟肟酸试剂数据库，为分子特征提取和模型开发奠定了基础。使用RDKit工具包，提取了包括分子量、官能团分布和拓扑结构在内的分子属性，并将其编码为特征向量。这些向量作为输入数据，用于随机森林（Random Forest）、XGBoost和DVM（深度向量机）等机器学习模型，从而快速筛选出具有高捕收性能的羟肟酸。
SHAP分析进一步增强了模型的可解释性，识别出影响试剂性能的关键分子特征，如肟基的数量和位置[27]。实验验证表明AI模型的预测结果与实际浮选性能高度一致，突显了AI在试剂开发中的巨大潜力。本研究提供了一种新颖且高效的方法，用于高通量筛选羟肟酸，揭示了分子结构与浮选性能之间的内在关系，并支持了铌矿浮选试剂的合理设计。
