摘要
本发明属于石油焦的生产技术领域,尤其为一种炼铝阳极用石油焦的生产工艺,包括包括以下步骤:原料智能分析阶段:采用先进的人工智能算法结合高精度光谱分析技术,对多种来源的生石油焦进行硫、钙、钠、钒等关键杂质元素的深度剖析,实现原料成分的精准识别与分类;动态配比优化阶段:基于原料分析结果,运用机器学习模型动态调整石油焦混合比例,本发明通过引入先进的人工智能算法、高精度光谱分析技术以及机器学习模型,本发明实现了对原料成分的精准识别与动态配比优化;这不仅显著提高了原料的利用率,还确保了混合干料中关键杂质元素含量的精确控制,从而提升了阳极材料的综合性能。
技术关键词
石油焦颗粒
光谱分析技术
人工智能算法
机器学习模型
神经网络控制技术
引入机器视觉技术
阳极糊料
闭环温度控制系统
多层神经网络模型
节能型焙烧炉
超声波清洗模块
阶段
研发团队
精密成型模具
氧化还原环境
模糊控制理论
深度学习识别
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多模型
机器学习模型
深度学习模型
能量分布特征
多维特征向量
切割深度调节
切割工具
轨迹
多传感器融合技术
结构生成算法
内容项
实体识别模型
可信执行环境
机器学习模型
标记
评估管理系统
高光谱成像设备
深度强化学习
电子鼻阵列
检测挥发性有机化合物