摘要
本发明涉及稀土金属电解技术领域,具体涉及基于大数据的稀土金属电解工厂数字孪生系统,包括信息采集模块、数字孪生平台、监控预警模块和生产优化模块,本发明基于历史数据和实时数据优化工艺参数,提供数据驱动的工艺优化方案,显著提升电解效率。实时监控和优化生产过程,减少了人为干预和操作失误,提高了生产线的自动化水平和运行效率。通过神经网络模型预测电解效率和设备故障,系统能够在异常发生前发出预警,确保生产过程的稳定性。通过实时监控和预警机制,系统能够提前预测设备故障,减少非计划停机时间。从而解决了现有系统对海量数据未能有效管理利用导致的生产参数优化不足以及故障预测不足的问题。
技术关键词
数字孪生系统
信息采集模块
环境数据采集单元
预测设备故障
大数据
数据处理单元
工厂设备
预警模块
稀土金属电解技术
训练神经网络模型
三维虚拟模型
优化工艺参数
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