电解槽运行状态检测方法

本申请涉及运行状态检测技术领域，其具体地公开了一种电解槽运行状态检测方法，其在确定预设氧中氢参数和预设氢中氧参数之后，采集一个采样周期内实时氧中氢参数和实时氢中氧参数的时间队列数据，并利用基于深度学习的数据处理技术对实时氧中氢参数和实时氢中氧参数进行细粒度时序交互编码，以捕捉到参数间的时序协同变化模式，进而，基于实际的参数间时序协同变化模式相对于预设参数的特征偏移，以此来智能识别电解槽运行状态是否存在异常。通过这种方式，可以有效提高电解槽运行状态检测的准确性和效率，有助于及时发现潜在问题并采取相应措施，保障生产过程的安全与稳定。