基于电解铝能耗与成分预测实现电解铝工艺优化的方法

本发明公开了一种基于电解铝能耗与成分预测实现电解铝工艺优化的方法，属于电解高纯铝应用技术领域，其包括：采集电解铝工艺生产过程中的工艺参数，通过对数据进行关联性分析和理论分析，筛选出模型输入参数和模型输出参数，构建样本数据集；采用预设的机器学习模型构建电解铝能耗与成分预测模型；利用样本数据集对电解铝能耗与成分预测模型进行训练；利用训练好的电解铝能耗与成分预测模型预测出给定工艺参数下的电解铝能耗与成分；并通过对模型输出量的分析，找到最优工艺参数，以优化电解工艺。本发明可避免实验耗时耗力的问题，降低工艺优化成本，提高工艺优化效率，从而提供潜在的经济和社会效益。