摘要
本发明公开了一种铝电解槽健康状态评价方法,涉及电解槽健康评价技术领域。通过构建包含安全性、稳定性与经济性子模块的多维评估体系,结合智能预测与动态基准校准机制,实现对电解槽运行状态的全面、精准判断。系统根据实时采集的槽温、铁硅含量、电流效率、分子比等关键参数,动态分析电解槽健康等级,并设定状态迁移规则与多级响应协议,提升异常预警与工艺调控的及时性和准确性。实验表明,本方案显著降低了铁含量超标频率,提升温度控制精度与电流效率,有效延长电解槽稳定运行周期,降低能耗与操作成本。
技术关键词
健康状态评价方法
铝电解槽
电解质
二维卷积神经网络
稳定运行周期
延长电解槽
长短期记忆网络
数据
电压
子模块
钢棒
校准机制
分子
动态
评价技术
基准
噪声
生成系统
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钠离子固态电解质
材料筛选方法
机器学习模型
材料数据库
无机化合物
深度神经网络模型
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络
数据
剩余使用寿命
调峰方法
预测控制策略
液流电池储能系统
氧化还原液流电池
粒子群算法
电解系统
参数优化方法
退化模型
仿真数据
燃料电极
手势识别模型
手势识别方法
二维卷积神经网络
回波
短时傅里叶变换