简介:摘要:在大型铝电解槽生产过程中,由于电解槽存在大滞后、多变量的非线性作用影响,因此很难用常规的基于数学模型来稳定地控制,而传统经验型的控制无法满足生产需求。在生产过程中,数据具有离散性、不完整、不确定、多维、动态、数据量大等特性,如何有效地利用这些数据的特点,从庞杂的数据中寻找各种因素之间的相互关系和主要因素,对促进铝电解生产,提高电流效率,减少温室气体排放,将产生巨大的社会经济效益。目前,在铝电解生产过程中,对热平衡的控制基本上是处于传统经验型的控制,缺乏专家领域知识的决策支持,无法满足现代化大型铝电解生产需求。随着数据挖掘技术的发展,通过对数据仓储中的序列数据趋势分析与预测、相似度分析和相关分析的深度挖掘,获取新的知识,做出归纳推理,从中挖掘出潜在的规律,形成领域专家知识库,为决策支持系统提供技术支撑。
简介: 摘要:电解槽是化学工业中的核心设备,广泛应用于冶金、化工等领域。其内部结构复杂,维护难度大,一旦出现破损,不仅会导致设备性能下降、生产效率降低,而且可能引发严重的安全事故。对电解槽内衬早期破损的原因及修理方法进行深入研究具有重要的实际意义和价值。电解槽内衬的早期破损形式多样,原因复杂。常见的破损形式有裂纹、剥落、溶蚀等。这些破损可能是由于设计不当、材料缺陷、制造缺陷、安装不当、运行不当等引起的。此外,环境因素如温度、压力、腐蚀介质等也对电解槽内衬的破损产生影响。对电解槽内衬早期破损的原因及修理方法进行研究具有重要的实际意义和价值。通过深入研究和探索,可以进一步提高电解槽的性能和寿命,降低生产成本和安全风险,为冶金、化工等领域的可持续发展做出贡献。