300KA预焙阳极铝电解槽的寿命预测研究

发布时间：2020-05-04 23:21

【摘要】：电解槽的寿命与铝厂经济效益息息相关,是衡量电解生产优劣的重要指标。目前对于电解槽寿命的研究主要从材料、筑炉质量入手,缺乏对于历史数据的运用,未能从数据的角度出发,探究生产工艺参数对寿命的影响。电解槽寿命预测的核心是寿命特征的提取,它是建立在对工艺参数数据的分析基础上,因此对于工艺参数历史数据的分析有重要意义。首先,本文基于工艺参数历史数据,研究了电解槽生产数据的数据特征,分析了冗余特征对数据分析的影响,基于无监督特征选择方法提取了工艺参数数据集的最优子集;其次针对电解槽工艺参数时间序列,分析了不同寿命序列的数据分布,并从趋势、数据波动等方面分析了电解槽工艺参数数据在生产过程中的变化,同时应用聚类分析手段,从工艺参数数据的内在结构层面,分析了不同电解槽槽况分布的差异;最后,基于信息理论的熵值分析研究了不同寿命电解槽的系统复杂性,针对复杂系统的多尺度性,结合多尺度分析(EMD)技术提取了电解槽的寿命特征并基于寿命特征对寿命进行了预测。经过筛选后的特征子集相对于初始特征集合在聚类方面效果更好;从数据分布角度,寿命优良电解槽的数据分布更加集中,工作电压数据主要分布在3.96附近且工艺参数波动范围较小;从槽况分布角度,电解槽的槽况发展趋势整体表现为:中前期单一稳定,后期复杂多变且槽况分类数较前期有所增加,聚类结果显示寿命较短的电解槽的槽况种类(6类)要明显多于寿命较长(平均3.5类)的电解槽;在系统复杂度方面,不同寿命电解槽的系统复杂度也不同,寿命较长的电解槽比寿命较短的电解槽复杂度更低,同时随着时间的发展,寿命不同电解槽的复杂度渐渐趋于稳定,并明显区分开来。基于复杂度特征的预测可以准确的对寿命不同电解槽进行分类。结果表明:经过去冗余的特征子集可以提高数据分析的准确性;电解生产的复杂度与槽寿命呈一定关系:复杂度高时寿命时长较短;基于复杂度的特征提取能够反映不同寿命电解槽的特征并可以用于预测电解槽寿命。
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TF821

【参考文献】

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7 傅长宏;;电解槽槽况综合分析评价手段[J];世界有色金属;2012年11期

8 谢娟英;郭文娟;谢维信;高新波;;基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法[J];计算机应用研究;2012年03期

9 徐峻岭;周毓明;陈林;徐宝文;;基于互信息的无监督特征选择[J];计算机研究与发展;2012年02期

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3 李广晋;任海岩;;240kA电解槽焙烧启动及前期管理对电解槽寿命的影响[A];第二届全国延长铝电解槽使用寿命学术研讨会论文集[C];2007年

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本文编号：2649144