一、分子比在铝电解平稳生产中的作用（论文文献综述）
张晓[1]（2021）在《基于深度强化学习的铝电解工艺参数范围寻优》文中进行了进一步梳理在铝电解生产过程中,工艺人员通常需要根据经验调整铝水平、分子比等一系列工艺参数的最佳控制范围,确保电解槽稳定高效的运行,同时众多参数的不同范围组合可能会达到相同的控制效果。针对这一问题,本文探究了在大量铝电解历史生产数据的基础上,利用深度强化学习算法,寻找并确定电解槽各个工艺参数的最优取值范围组合。论文主要研究工作如下:1)对某铝厂电解槽生产过程中产生的原始数据,进行缺失值补全、异常值筛选、归一化等预处理,并对原始数据和处理后的数据进行了可视化展示。2)采用二西格玛方法对单个参数进行参数范围寻优。3)采用平均出铝量对电解槽每天的历史生产数据进行标记,使用C4.5决策树算法,得到工艺参数的范围组合。4)将基于近端策略优化（PPO）的深度强化学习算法模型用于铝电解参数范围的寻优。通过加入外部奖惩因子,加快模型的收敛速度,同时将均方根误差（RMSProp）引入到近端策略优化（PPO）,再利用动量的思想对每次迭代累计的梯度进行修正,改进后的算法M-RMSProp-PPO具有更快的收敛性和更高的奖赏值。5)将M-RMSProp-PPO的多组寻优结果进行基于空间噪声密度的聚类（DBSCAN）,并融合决策树划分结果确定最终最优参数范围组合。6)设计并实现了一个基于深度强化学习的铝电解工艺参数范围寻优系统。
曾建阳[2]（2020）在《Y2O3在AlF3-（Li,Na）F熔盐体系中的溶解和离子迁移行为研究》文中提出在Al-Cu系合金中添加适量Y,既能改善高温性能及强度,又能提高其耐腐蚀性,弥补了Al-Cu系合金的不足。在混熔、热还原和熔盐电解加Y的方式中,熔盐电解法更具有优势。本论文的实验研究对象是氟化物-氧化物熔盐体系（Na3AlF6-AlF3-LiF-Y2O3）,分别采用了等温饱和法和希托夫法对稀土氧化物Y2O3在Na3AlF6-AlF3-LiF氟盐体系的溶解行为和离子迁移机理进行研究。Y2O3在995℃1115℃范围内AlF3-（Li,Na）F熔融体系中的溶解平衡时间不低于40min。Y2O3的溶解度随体系温度升高和NaF/AlF3摩尔比增高均增大,而且Y2O3在995℃1115℃温度范围内NaF-AlF3-LiF（5wt%）体系中的溶解主要是化学溶解作用为主。温度对Y2O3的溶解度影响较小,而NaF/AlF3（摩尔比）起主要作用,当NaF/AlF3摩尔比高于2.3时,体系中的Y2O3溶解趋于稳定,而低于2.3时,则迅速减小。同时在温度995℃1115℃,NaF/AlF3（摩尔比）2.12.9以及LiF（wt%）添加量3%9%条件下,得到了Y2O3溶解度（S）与温度（T）、NaF/AlF3摩尔比（M）以及LiF（wt%）添加量（W）三个因素两两之间的一次回归方程。当温度固定时,LiF的添加量逐渐增加,增强熔盐的导电能力Y2O3溶解度不断增大。离子迁移数研究中,首先通过研究Y2O3在Na3AlF6-AlF3-LiF熔体中的热力学基础,明确了Y2O3有物理溶解和化学溶解两种溶解形式。同时发现了在恒电流条件下,含Y元素的离子在传输过程中占主导作用并且随着温度、摩尔比、电流密度而变化。随着温度升高,电流密度加大,NaF/AlF3摩尔比增加,Y离子的迁移数也随之增大。为研究电迁移槽槽内电场分布,以实验槽尺寸为原型,基于COMSOL的物理场耦合功能建立流场-电场双向的耦合的数学、物理模型,通过ANSYS计算平台对其内电场分布进行了模拟并验证了模型及边界条件和相关参数的可靠性。稀土电解槽电场的阳极连接电源的正极,阴极连接电源的负极,并且,阳极的电流密度大于阴极的电流密度。此电解槽采用上插式结构,在将电解槽中电解质电导率视为等电导率区域的前提下,电解槽内电势均匀分布且阴阳两极之间的等势线会垂直于地面。电迁移解槽底部由于无气体的存在而电场分布变化不大。流场变化主要集中在两个小区域,其一为熔池表面阴、阳极之间,其二是阳极底部的微小区域,阴极的表面区域流场强度高的主要原因是电流密度高,活性物质交换扩散;阳极的表面区域流场强度高的主要原因是阳极表面的气体的生成导致该区域吸附-脱附作用加强。
樊明如[3]（2020）在《煤沥青浸润性对铝用炭阳极性能的影响研究》文中指出铝电解用炭阳极作为铝电解槽的核心部件,对于铝电解生产的产品质量、能源消耗以及污染物排放具有主要影响。煤沥青作为铝电解用炭阳极生产的主要原料,其浸润性能直接决定着混捏过程中阳极糊料的塑性和混合均匀程度,进而影响铝电解用炭阳极的各项使用性能。但目前已开展的研究并未系统揭示煤沥青浸润性能与铝电解用炭阳极使用性能的关联机制。因此,为探明煤沥青浸润性对铝用炭阳极性能的影响,本文通过添加γ树脂和低温煤沥青掺配对煤沥青进行组分调控,采用软化点测定仪、接触角测试仪、全自动比表面积分析仪、综合热分析仪、扫描电子显微镜等手段系统研究了γ树脂含量和低温煤沥青掺配量对改性煤沥青基本性能、成焦性能及浸润性的影响,在此基础上利用改性煤沥青制备铝电解用炭阳极,采用电阻率测试仪、万能试验机、CO2/空气反应性测定仪等研究煤沥青浸润性对炭阳极灰分含量、导电性能、机械性能及反应性能的影响,从而揭示煤沥青浸润性与铝用炭阳极性能的关联机制。研究结果表明:γ树脂和低温煤沥青掺配对改性煤沥青的基本性能和沥青焦结构特性的影响基本相同。随着γ树脂含量和低温煤沥青掺配量的增加,改性煤沥青的灰分含量、软化点、结焦值、TG残留率、黏度逐渐降低,挥发份增大,煤沥青的化学结构除（CH2）n的含量减小,其他无明显变化;形成沥青焦的比表面积呈先增大后减小的变化趋势,焦体层片结构趋于有序排列;接触角降低为0°的时间逐渐减少,静态浸润性逐渐增大,当γ树脂含量和低温煤沥青掺配分别为89.92%、100%时,浸润性分别达到最佳值,为3.72、3.18。γ树脂改性与低温煤沥青掺配,煤沥青中γ树脂含量增加,煤沥青平均分子量减小,其流动性增加,减小煤沥青与石油焦间的表面张力与摩擦力,导致煤沥青浸润性增加,同时沥青焦趋于有序性。此外,采用改性或掺配煤沥青制备铝电解用炭阳极,结果表明:随着煤沥青浸润性的增加,制备炭阳极的灰分含量、体积密度、耐压强度、CO2/空气反应残留率均逐渐降低,电阻率逐渐增大。炭阳极性能呈现规律性变化,其中主要原因为煤沥青中γ树脂含量和低温煤沥青掺配量增加,结焦值减小,挥发份增大,炭阳极内部孔隙率增加。沥青焦有序层状焦的增加则是炭阳极出现上述变化的另一原因。说明过量提高煤沥青浸润性能不利于改善铝用炭阳极的使用性能,因此,当γ树脂含量为68.9%74.85%、低温煤沥青掺配量为020%时,既可以改善煤沥青的浸润性,提高粘结剂与石油焦、残极等骨料的混合均匀程度,同时保证炭阳极具有良好的使用性能。综上所述,随着煤沥青浸润性的增加,其黏度、软化点降低,有利于提高混捏过程中煤沥青与石油焦的接触效果。灰分含量的减少在一定程度上有利于提高炭阳极的导电性能,同时金属元素的减少,对炭阳极反应性能产生有利影响。煤沥青化学结构的变化、挥发份增加、结焦值降低以及沥青焦比表面积增大,会导致炭阳极内部孔隙率增加,降低焙烧过程中石油焦与沥青焦的粘结强度,从而导致炭阳极体积密度减小,耐压强度降低,电阻率减小,反应性能变差。同时沥青焦微观结构的有序化,增大了其反应活性,降低了沥青焦的力学性能,进一步导致炭阳极耐压强度降低,反应性能变差。可以发现,煤沥青浸润性能的调控会改变煤沥青的基本性能以及沥青焦的颗粒特性、微观结构以及反应性能,并会改变煤沥青与石油焦在混捏及焙烧工序的接触效果与粘结强度,从而对铝用炭阳极的使用性能产生重要影响。因此,在生产过程中必须有效控制煤沥青浸润性与结焦值的动态平衡,才能实现煤沥青浸润性能与炭阳极性能的最优匹配,从而制备出优质铝电解用炭阳极产品。当煤沥青中γ树脂含量为68.9%71.753%时,煤沥青的浸润性与铝用炭阳极的使用性能能够实现最优匹配。
李双雪[4]（2020）在《电解铝出铝全流程智能控制关键技术研究》文中认为我国是世界上最大的电解铝生产国,约占全球的二分之一,预计2020年全国的电解铝产量可达4000万吨。出铝全流程控制是电解铝生产的关键工艺过程,主要包括出铝和配铝两大环节,目前出铝和配铝控制存在管理粗放,过于依赖人工经验等问题。针对于此,本文完成了以下三方面的工作:首先对电解铝的生产流程做了详细的系统分析,描述了工艺流程,阐明了生产中的信息流和物流流转。在此基础上,对电解铝的出铝和配铝进行了全面的分析,为后续的研究提供了工艺解释和场景描述,引出了出铝和配铝的重要性。目前电解生产出铝计划制定,主要依靠技术人员基于每日基础数据利用经验判断下达每台槽出铝计划,各个厂家有不同的经验计算方式,出铝量没有统一的计算模型,操作人员变更会影响生产稳定。针对于此,本文分析了历史经验数据,对可能影响出铝任务制定的生产工艺参数进行数据相关性系统分析,筛选出影响因素最高的前日出铝量、下料次数、铝水平、电解质水平、槽温、过欠比共6项参数,建立6个输入节点,1个输出节点的出铝量预测模型,以MLP神经网络算法训练模型,学习优秀人工经验中蕴含的知识,实现了出铝量的计算机智能决策。针对电解铝后续的出铝工艺,提出配铝优化算法,以天车出铝路径最短为目标函数,分析了免疫克隆算法在解决配铝问题上的局限性,并针对基本免疫克隆算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提出采用模拟退火算法思想对其进行优化改进的思想,同时对高杂质电解槽采取了直接梯度拆分策略,提高了配铝算法的性能。针对以上工作,采用电解铝工厂的实际数据完成了计算测试,结果证明了本文方法的有效性。本文方法为电解铝出铝全流程的智能控制提供了参考方案。
韩婷[5]（2019）在《铝电解过程关键参数的软测量研究》文中指出确保预焙铝电解槽能量及物料的动态平衡是铝电解生产过程稳定运行的关键,也是电解铝生产企业节能减排、提质增效的基础。而铝电解生产时电解质具有高温、强腐蚀性等特点,受目前过程检测技术发展水平的限制,许多影响物料平衡和热平衡的关键参数仍无法在线或快速检测,导致先进过程控制策略的具体实施难、电能消耗量高。本文针对铝电解过程参数直接测量难度大、实时性差等特点,采用软测量技术,提出一种基于极限学习机的参数预测方法,主要工作如下:首先,采用在线贯序极限学习机算法增强对系统动态跟踪能力,并利用元启发式算法寻找极限学习机网络中最优的输入权值和隐层偏差值,以达到减少随机参数误差的目的。其次,对元启发式算法中常用的粒子群算法进行深入分析,总结了该算法容易陷入早熟收敛现象的原因,在速度更新式中加入动态的惯性权值和学习因子来平衡全局搜索和局部搜索能力。同时,利用反向学习机制对初始种群进行筛选,提升粒子群收敛速率。通过分析各参数影响因素构建辅助变量,采集某电解铝厂10台500kA电解槽数据,将优化后的算法应用在铝电解过程电解质温度、分子比及氧化铝浓度软测量建模中,实验结果表明该软测量模型具有良好的测量精度和泛化性能。提出基于极限学习机的氧化铝浓度预测控制,将粒子群优化的在线极限学习机用于建立预测模型,利用滚动式优化策略对氧化铝下料间隔进行优化,再次引入粒子群算法处理具有约束条件的预测控制问题。实验结果验证了本文方法的有效性,对确保铝电解过程物料平衡、提高铝产量具有重要意义。
谢春[6]（2019）在《基于槽状态综合评估模型的铝电解过程槽电压优化控制策略研究》文中指出随着能源问题的日益突出,寻找节能降耗的生产技术已经成为企业实现可持续发展的努力方向。铝电解生产中,降低槽电压可有效降低直流电耗,然而槽电压不可直接控制。为此,本文提出基于槽状态综合评判模型的铝电解过程槽电压智能优化控制策略。首先,建立了一个基于自适应模糊C均值聚类算法（FCM）的槽状态评判模型。从全局的角度建立关于能量平衡、物料平衡、稳定性的槽状态综合指标模型,采用自适应的FCM算法进行槽状态评判,根据综合指标的大小将槽状态分成优、良、差三类。采用实际生产数据进行实验,验证了所建立的模型可有效评判槽状态类别,并具有较好的精度。然后,在槽状为优的情况下,以生产工艺条件为约束条件,以槽电压最低为目标,建立了槽电压优化控制模型,为节能生产提供控制方案。采用蚁狮算法（ALO）优化的最小二乘向量机（LSSVM）建立了槽电压的函数估计模型,并采用ALO寻找优化槽电压值及对应的生产条件参数。经实验验证,所建立的槽电压预测模型可达到较好的精度,且ALO算法可搜索到一组优化槽电压值及对应生产条件参数,该组参数具有较好的节能效果。接着,在槽状态为良的情况下,引入自回归移动平均-模糊神经网络（ARMA-FNN）方法进行槽状态预测,以实际生产操作要求为约束条件,以槽电压和槽状态回归最优为目标,建立了槽电压优化设定模型,采用多目标蚁狮优化算法（MOALO）求解得到一组优化设定值。实验仿真结果表明,将优化设定值下发控制系统后槽状态逐渐稳定并往优状态发展。最后,将本文所提出的方法在电解槽运行控制系统平台上进行验证。实验表明将槽电压优化模型的可控参数下发控制系统,可将槽电压控制在最优范围内,达到节能降耗的目的。若槽状态恶化,对操作参数做相应调整,槽状态可逐渐走向优良。
陈勇,周晓锋,李帅[7]（2019）在《铝电解关键指标预测方法的研究与应用》文中进行了进一步梳理为维持铝电解生产的持续性,保证电解槽的物耗稳定和能耗稳定,通过对铝厂数据的挖掘与建模,提出一整套维持电解槽稳定的策略方法,并用于指导实际生产。首先为数据去噪,针对铝厂数据分布特征未知的特点,提出一种无参自适应的模糊聚类方法,通过迭代自适应得到类簇个数和簇中心;根据聚类结果,将铝厂数据按实际意义标签化,提出一种基于距离的连续属性朴素贝叶斯算法,对分类器使用增量思想,使算法动态分类准确率得到提高;应用单槽测试集数据,通过累积法完成当天各指标等级趋势的预测,确定各指标下变量相对于前一天的变化量,完成预测。实验发现,预测模型可完成铝电解关键指标的预测;提出的聚类、分类算法在UCI数据及铝厂数据上表现良好。
孟令琪[8]（2018）在《NaF-AlF3-KF/LiF/Al2O3体系的分子比与氧化铝浓度的Raman光谱法测定》文中进行了进一步梳理在现代工业中,广泛采用霍尔-埃鲁法生产铝。该方法以A1203为溶质,NaF-AlF3熔盐为溶剂,同时还有一定量的添加剂。在铝电解生产过程中,铝电解质分子比以及氧化铝浓度是铝电解质性质的重要参数,准确快速地测定铝电解质的分子比以及氧化铝浓度不仅有利于生产的平稳进行,更有利于提高生产效率,节约能源。与此同时,由于我国国产氧化铝中含有钾和锂元素,长期使用此类型氧化铝作为原料的电解槽会出现钾盐和锂盐的富集,这会在一定程度上导致使用常规的分子比检测方法的误差增大。近年来,随着Raman光谱技术进步,Raman光谱法对于铝电解质的研究日益深入,有望在铝电解质成分测定中开辟新径。基于上述分析,本文测定了不同碱金属氟化物与氟化铝摩尔比的MF-AlF3（M=Na、K、Li）体系,以及加入了 KF、LiF 或 Al2O3 的 NaF-AlF3 电解质体系的Raman光谱,分析了 Raman光谱的特征峰参数,探讨了各参数与熔盐组成的关系,力图建立它们之间的联系,为进一步使用Raman光谱法测定铝电解质分子比、KF及LiF含量以及Al2O3浓度奠定基础。首先,进行了 NaF-AlF3体系的研究。结果表明,在该体系中,当分子比大于2.1的时候,随着分子比的增加,Raman光谱中AlF63-离子团的v2、v5与v1峰的强度比以及面积比有降低的趋势,拟合得到了这些参数与分子比之间的线性方程;接下来对KF-AlF3和LiF-AlF3体系进行了研究,发现在两个体系的Raman光谱中,AlF63-离子团的V2、v5与v1峰的Raman位移会随着碱金属阳离子的改变而发生一定的偏移;随着KF或LiF与AlF3的摩尔比的增加,对应Raman光谱中AlF63-离子团的v2、v5与v1的特征峰的强度比以及面积比有降低的趋势,拟合得到了这些参数与KF或LiF与AlF3的摩尔比的线性方程。进而,研究了不同组成的KF-NaF-AlF3以及LiF-NaF-AlF3体系的Raman光谱。实验结果表明,在MF-NaF-AlF3（M=K、Li）体系中,随着MF含量的增加,该体系Raman光谱中AlF63-离子团的v2特征峰与v1特征峰的强度比以及面积比会有增大的趋势,拟合得到了其Raman光谱中AlF63-离子团的v2特征峰与v1特征峰强度比以及面积比与MF含量的线性方程。最后,对不同组成的NaF-AlF3-Al2O3体系的Raman光谱进行了研究。实验结果表明,分子比以及Al2O3浓度对于NaF-AlF3-Al2O3体系中Al-O-F离子基团的存在形式有一定的影响,在低分子比以及低Al2O3浓度的时候Al2OF62-占主导地位,在高分子比以及高Al2O3浓度的时候Al2O2F42-占主导地位。该体系Raman光谱中AlF63-离子团的v1峰与Al-O-F特征峰的强度比以及面积比随氧化铝浓度的增加而增加,拟合得到了它们之间的线性方程。
汤学智[9]（2017）在《电解铝大型预焙槽生产工艺路线与技术管理研究》文中提出近年来,世界铝工业快速发展,国内电解铝行业在产能迅速增长的同时,直接面对产能过剩,市场供大于求,铝价长期低迷以及能源资源价格不断上涨等现实问题。此外,政府“供应方”在改革指导下,电解铝生产企业自主开启电解铝行业的“生产能力”序幕,技术经济指标,特别是生产能耗提出了更高的要求。为了适应国内铝市场变化及国家政策环境要求,电解铝生产如何增产降耗,有效降低生产成本已成为国内电解铝企业面对的一项现实客观的生产经营课题,而选择“低成本”生产工艺技术路线必然成为电解铝企业提高技术经济指标,降低生产成本的必由之路[1]。本人基于多年来从事电解铝生产管理的经验和认识,在大型预焙槽生产基本理论的系统研究,提出适合当前铝市场以及国家政策环境要求的大型预焙槽平稳、高效、低耗生产工艺技术路线观点,仅供同行参考。
欧朝宇[10]（2016）在《240kA电解槽上低温铝电解生产工艺研究》文中进行了进一步梳理低温铝电解生产工艺是一种创新性的铝电解技术,对于提高铝电解电流效率,降低吨铝直流电消耗效果明显。目前在世界范围内,低温铝电解生产工艺都是一个重要的发展探索领域,对铝电解生产具有很强的影响力。结合我国铝电解厂的电解工艺,作者开展了含氟化镁电解质低温电解的工业试验研究,240kA工业电解槽电解实验表明,电流效率平均提高0.5%,吨铝直流电耗平均降低300kWh。通过这次工业试验,针对低温电解所面临的两个技术难题给出了解决方案,论文的主要结论如下:（1）在工业电解槽上实践了九区控制法控制电解槽温度和过热度的策略,工业低温电解实验表明,将电解质过热度控制在10-15℃是低温电解是否能够平稳运行的关键。（2）证明了低温铝电解生产工艺中氧化铝浓度控制的合理范围为1.9%-3.6%之间,可获得最高的电流效率,还可以防止阳极效应产生。（3）确定了氧化铝控制的具体方法和原则,在低温铝电解中防止氧化铝浓度过高产生的沉淀;防止氧化铝浓度过低引起阳极效应,导致铝电解的失控。本文工作为工业开展低温铝电解工作提供了宝贵的实践数据和指导原则,对我国铝工业节能减排具有借鉴意义。
二、分子比在铝电解平稳生产中的作用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分子比在铝电解平稳生产中的作用（论文提纲范文）
（1）基于深度强化学习的铝电解工艺参数范围寻优（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 文章结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关知识与技术介绍 |
| 2.1 铝电解工艺 |
| 2.1.1 铝电解工艺流程 |
| 2.1.2 铝电解主要技术参数 |
| 2.2 深度强化学习 |
| 2.2.1 深度学习 |
| 2.2.2 强化学习 |
| 2.2.3 马尔科夫决策过程 |
| 2.2.4 策略梯度算法 |
| 2.2.5 on-policy和off-policy |
| 2.2.6 近端策略优化算法(PPO) |
| 2.3 数据挖掘算法 |
| 2.3.1 C4.5 决策树 |
| 2.3.2 二西格玛正态分布 |
| 2.3.3 DBSCAN聚类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 铝电解工艺参数的数据预处理与可视化展示 |
| 3.1 原始数据的展示与分析 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 抽取参数序列 |
| 3.2.2 异常值处理 |
| 3.2.3 缺失值处理 |
| 3.2.4 标签划分 |
| 3.2.5 数据归一化 |
| 3.3 处理结果可视化分析 |
| 3.3.1 数据分布展示 |
| 3.3.2 划分结果展示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 铝电解参数范围寻优算法研究 |
| 4.1 铝电解槽生产的MDP分析 |
| 4.2 基于决策树的铝电解生产参数分类模型 |
| 4.3 深度强化学习模型架构设计 |
| 4.4 基于深度强化学习的铝电解参数寻优模型 |
| 4.4.1 基于原始PPO模型的范围寻优算法 |
| 4.4.2 基于M-RMSProp的 PPO模型的范围寻优算法 |
| 4.5 参数范围划分 |
| 4.5.1 决策树划分结果 |
| 4.5.2 基于M-RMSProp-PPO的训练结果分析 |
| 4.5.3 参数范围寻优算法的结果对比和分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 铝电解工艺参数范围寻优系统的设计与实现 |
| 5.1 铝电解参数范围寻优系统概述 |
| 5.2 系统相关设计与技术 |
| 5.2.1 铝电解参数范围寻优流程模块设计 |
| 5.2.2 铝电解参数范围寻优系统结构 |
| 5.2.3 系统相关运行环境 |
| 5.3 系统功能展示 |
| 5.3.1 数据预处理模块 |
| 5.3.2 可视化分析模块 |
| 5.3.3 决策树范围划分模块 |
| 5.3.4 单参数寻优结果展示模块 |
| 5.3.5 任务离线运行方案 |
| 5.3.6 多参数寻优结果展示模块 |
| 5.3.7 参数范围搭配分析及使用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）Y2O3在AlF3-（Li,Na）F熔盐体系中的溶解和离子迁移行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 熔盐电解制备稀土金属的研究现状 |
| 1.2.1 氯化物体系电解制备稀土金属发展及现状 |
| 1.2.3 氯化物熔盐体系电解原理 |
| 1.2.4 氟化物体系电解制备稀土金属发展及现状 |
| 1.2.5 氟化物熔盐体系熔盐电解原理 |
| 1.2.6 熔盐电解制备稀土合金存在的问题 |
| 1.3 本文研究体系的选择 |
| 1.4 溶解度及迁移数的重要性和研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容和目标 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 主要研究目标 |
| 1.6 拟解决的关键问题 |
| 第二章 实验及研究方法 |
| 2.1 实验原料及仪器 |
| 2.2 合金产品表征 |
| 2.2.1 等离子发射光谱仪(ICP) |
| 2.2.2 X射线衍射(XRD) |
| 2.2.3 扫描电子显微镜(SEM) |
| 2.2.4 X射线能谱(EDS) |
| 2.3 实验研究方法 |
| 2.3.1 Y_2O_3溶解度实验装置及方法 |
| 2.3.2 Y_2O_3离子迁移实验方法 |
| 2.4 实验技术路线 |
| 第三章 Y_2O_3在Na_3AlF_6-AlF_3-LiF熔盐中的溶解度研究 |
| 3.1 Y_2O_3溶解平衡时间 |
| 3.2 温度及NaF/AlF_3摩尔比对Y_2O_3溶解度的影响 |
| 3.3 温度及LiF对Y_2O_3溶解度的影响 |
| 3.4 LiF及NaF/AlF_3摩尔比对Y_2O_3溶解度的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Y_2O_3在Na_3AlF_6-AlF_3-LiF熔盐中的离子迁移数研究 |
| 4.1 Y_2O_3在Na_3AlF_6-Al F_3-LiF体系环境内的热力学基础 |
| 4.1.1 Y_2O_3在体系内的反应环境 |
| 4.1.2 Y_2O_3在体系内的热力学反应分析 |
| 4.2 Na_3AlF_6-AlF_3-LiF-Y_2O_3体系的电化学基础 |
| 4.3 Y(Ⅲ)离子迁移数研究结果与讨论 |
| 4.3.1 温度对Y(Ⅲ)离子迁移数的影响 |
| 4.3.2 (NaF/AlF_3)摩尔比对Y(Ⅲ)离子迁移数的影响 |
| 4.3.3 电流强度对Y(Ⅲ)离子迁移数的影响 |
| 4.3.4 电迁移阴极产物表征及分析 |
| 4.4 Y_2O_3在Na_3AlF_6-AlF_3-LiF熔盐中离子迁移模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）煤沥青浸润性对铝用炭阳极性能的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 铝电解用炭阳极概述 |
| 1.1.1 铝电解用炭阳极 |
| 1.1.2 铝电解用炭阳极原料 |
| 1.1.3 铝电解用炭阳极生产工艺 |
| 1.2 铝电解用炭阳极的损耗 |
| 1.2.1 电化学消耗 |
| 1.2.2 化学消耗 |
| 1.2.3 机械消耗 |
| 1.3 铝电解用炭阳极使用性能的影响因素 |
| 1.3.1 石油焦对铝电解用炭阳极使用性能的影响 |
| 1.3.2 煤沥青对铝电解用炭阳极使用性能的影响 |
| 1.3.3 生产工艺对铝电解用炭阳极使用性能的影响 |
| 1.4 煤沥青浸润性概述 |
| 1.4.1 煤沥青浸润性 |
| 1.4.2 煤沥青浸润性的影响因素 |
| 1.4.3 煤沥青浸润性的研究现状 |
| 1.5 研究目的及意义 |
| 1.6 研究内容 |
| 第二章 实验部分 |
| 2.1 实验原料与试剂 |
| 2.2 实验仪器 |
| 2.3 煤沥青组分调控及沥青焦制备 |
| 2.3.1 煤沥青改性 |
| 2.3.2 煤沥青掺配 |
| 2.3.3 沥青焦制备 |
| 2.4 铝电解用预焙炭阳极的制备 |
| 2.5 分析测试 |
| 2.5.1 煤沥青性能测试 |
| 2.5.2 沥青焦性能测试 |
| 2.5.3 炭阳极性能测试 |
| 第三章 煤沥青改性对其浸润性的影响 |
| 3.1 γ树脂含量对煤沥青基本性能的影响 |
| 3.1.1 γ树脂含量对煤沥青软化点的影响 |
| 3.1.2 γ树脂含量对煤沥青热解性能的影响 |
| 3.1.3 γ树脂含量对煤沥青黏度的影响 |
| 3.1.4 γ树脂含量对煤沥青化学结构的影响 |
| 3.2 γ树脂含量对沥青焦的影响 |
| 3.2.1 γ树脂含量对沥青焦比表面积的影响 |
| 3.2.2 γ树脂含量对沥青焦微观形貌的影响 |
| 3.2.3 γ树脂含量对沥青焦反应性能的影响 |
| 3.3 γ树脂含量对煤沥青浸润性的影响 |
| 3.3.1 γ树脂含量对煤沥青与石油焦间接触角的影响 |
| 3.3.2 γ树脂含量对煤沥青与石油焦间静态浸润性的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 煤沥青掺配对其浸润性的影响 |
| 4.1 低温沥青含量对煤沥青基本性能的影响 |
| 4.1.1 低温沥青含量对煤沥青软化点的影响 |
| 4.1.2 低温沥青含量对煤沥青热解性能的影响 |
| 4.1.3 低温沥青掺配量对煤沥青黏度的影响 |
| 4.1.4 低温沥青含量对煤沥青化学结构的影响 |
| 4.2 低温沥青含量对沥青焦的影响 |
| 4.2.1 低温沥青含量对沥青焦比表面积的影响 |
| 4.2.2 低温沥青含量对沥青焦微观形貌的影响 |
| 4.2.3 低温沥青含量对沥青焦反应性能的影响 |
| 4.3 低温沥青掺配量对煤沥青浸润性的影响 |
| 4.3.1 低温沥青掺配量对煤沥青与石油焦间接触角的影响 |
| 4.3.2 低温沥青含量对煤沥青与石油焦间静态浸润的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极性能的影响 |
| 5.1 改性煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极性能的影响 |
| 5.1.1 改性煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极灰分的影响 |
| 5.1.2 改性煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极体积密度的影响 |
| 5.1.3 改性煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极耐压强度的影响 |
| 5.1.4 改性煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极电阻率的影响 |
| 5.1.5 改性煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极反应性能的影响 |
| 5.2 掺配煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极性能的影响 |
| 5.2.1 掺配煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极灰分的影响 |
| 5.2.2 掺配煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极体积密度的影响 |
| 5.2.3 掺配煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极耐压强度的影响 |
| 5.2.4 掺配煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极电阻率的影响 |
| 5.2.5 掺配煤沥青浸润性对铝电解用炭阳极反应性能的影响 |
| 5.3 煤沥青浸润性与炭阳极使用性能关联性的探讨 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（4）电解铝出铝全流程智能控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 出铝全流程控制技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 电解铝出铝控制 |
| 1.2.2 电解铝配铝优化 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 电解铝出铝全流程系统分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电解铝生产工艺流程概述 |
| 2.2.1 铝电解的反应原理 |
| 2.2.2 铝电解生产的工艺流程分析 |
| 2.2.3 铝电解生产的管理事务流程分析 |
| 2.3 电解铝出铝全流程 |
| 2.3.1 电解槽出铝工艺分析原理 |
| 2.3.2 电解槽配铝工艺分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电解槽出铝数据相关性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电解槽出铝工艺相关参数数据处理 |
| 3.2.1 电解槽出铝相关参数数据预分析 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.3 出铝量与出铝工艺参数的数据相关性分析 |
| 3.3.1 数据相关性分析在出铝量制定中的应用 |
| 3.3.2 可视化图表分析出铝工艺参数之间的关系 |
| 3.3.3 相关系数分析出铝工艺参数之间的关系 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于人工神经网络出铝量预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电解槽单槽出铝问题分析 |
| 4.2.1 电解槽单槽出铝问题描述 |
| 4.2.2 电解槽单槽出铝问题分析 |
| 4.3 基于MLP神经网络的出铝量预测建模及分析 |
| 4.3.1 MLP神经网络基本原理 |
| 4.3.2 构建单槽出铝量预测模型 |
| 4.3.3 单槽出铝量神经网络模型的训练与预测结果 |
| 4.3.4 模型评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于免疫克隆算子的配铝调度算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 配铝问题描述 |
| 5.3 配铝关键问题分析 |
| 5.4 基于改进免疫克隆算法的配铝优化方法 |
| 5.4.1 免疫克隆算法基本原理 |
| 5.4.2 基于模拟退火改进的免疫克隆算法设计 |
| 5.4.3 配铝优化问题求解 |
| 5.5 算例设计与结论分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（5）铝电解过程关键参数的软测量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铝电解过程参数软测量研究现状 |
| 1.2.2 基于极限学习机的软测量研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 铝电解工艺机理及控制技术 |
| 2.1 铝电解基本原理 |
| 2.2 主要技术指标及工艺参数 |
| 2.2.1 主要技术指标 |
| 2.2.2 工艺参数 |
| 2.3 铝电解控制系统 |
| 2.3.1 铝电解控制研究现状 |
| 2.3.2 铝电解控制系统设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 软测量概述及极限学习机理论 |
| 3.1 软测量理论概述 |
| 3.1.1 软测量基本原理 |
| 3.1.2 软测量步骤 |
| 3.1.3 数据预处理及评价指标 |
| 3.1.4 软测量建模方法分类 |
| 3.2 极限学习机 |
| 3.2.1 极限学习机基本概念 |
| 3.2.2 极限学习机优化和改进 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 元启发式算法优化在线极限学习机模型研究 |
| 4.1 在线极限学习机 |
| 4.2 元启发式优化算法 |
| 4.2.1 遗传算法 |
| 4.2.2 粒子群优化算法 |
| 4.2.3 粒子群算法与遗传算法比较 |
| 4.3 粒子群算法改进 |
| 4.3.1 基于反向学习的种群初始化 |
| 4.3.2 递减惯性权值 |
| 4.3.3 时变学习因子 |
| 4.4 元启发式算法优化在线极限学习机模型 |
| 4.4.1 GA-OSELM算法 |
| 4.4.2 PSO-OSELM算法 |
| 4.4.3 UCI数据集仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 铝电解过程参数软测量及控制 |
| 5.1 基于PSO-OSELM的铝电解过程参数软测量 |
| 5.1.1 分子比软测量模型 |
| 5.1.2 电解质温度软测量模型 |
| 5.1.3 氧化铝浓度软测量模型 |
| 5.2 氧化铝浓度预测控制 |
| 5.2.1 预测控制基本原理 |
| 5.2.2 氧化铝浓度预测控制 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 硕士研究生学习阶段发表论文 |
（6）基于槽状态综合评估模型的铝电解过程槽电压优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 槽状态评估 |
| 1.2.2 软测量技术 |
| 1.2.3 优化控制技术 |
| 1.3 本文研究方案 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第2章 电解槽状态的综合评判 |
| 2.1 槽状态关联参数分析 |
| 2.2 基于自适应FCM的槽状态综合评判模型 |
| 2.2.1 槽状态综合指标 |
| 2.2.2 基于自适应FCM的槽状态评判 |
| 2.3 实验结果及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于ALO的槽电压优化模型 |
| 3.1 槽电压相关参数分析 |
| 3.2 基于投影算法的数据预处理 |
| 3.3 基于ALO-LSSVM的槽电压函数预测 |
| 3.4 基于ALO的槽电压优化 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于MOALO的操作参数优化设定 |
| 4.1 基于ARMA-FNN组合模型的槽状态预测 |
| 4.1.1 基于ARMA的槽状态时间序列预测 |
| 4.1.2 基于ARMA-FNN的槽状态预测 |
| 4.2 操作参数优化设定模型 |
| 4.3 基于MOALO的操作参数优化 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于DCS的实验平台的电解槽优化控制系统 |
| 5.1 实验平台介绍 |
| 5.1.1 硬件简述 |
| 5.1.2 软件简述 |
| 5.2 电解槽控制系统 |
| 5.2.1 槽电阻控制 |
| 5.2.2 氧化铝浓度控制 |
| 5.2.3 分子比控制 |
| 5.3 系统测试及实验仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（7）铝电解关键指标预测方法的研究与应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 铝电解工艺过程分析 |
| 2.1 铝电解工艺概况 |
| 2.2 关键工艺参数 |
| 3 预测模型原理 |
| 3.1 预测模型概述 |
| 3.2 数据去噪 |
| 3.3 SANR-FCM算法原理 |
| 3.4 改进朴素贝叶斯算法 (DNB) 原理 |
| 3.5 累积法预测 |
| 3.6 增量方法 |
| 4 实验过程与结果分析 |
| 4.1 实验数据 |
| 4.2 实验环境 |
| 4.3 实验过程 |
| 4.3.1 SANR-FCM算法过程及分析 |
| 4.3.2 SANR-FCM算法在铝厂数据上的应用 |
| 4.3.3 DNB算法过程及分析 |
| 4.3.4 累积法预测 |
| 5 结论 |
（8）NaF-AlF3-KF/LiF/Al2O3体系的分子比与氧化铝浓度的Raman光谱法测定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 铝电解的介绍 |
| 1.1.1 霍尔—埃鲁铝电解法介绍 |
| 1.1.2 铝电解质介绍 |
| 1.1.3 铝电解质中的添加剂 |
| 1.2 铝电解质的分子比及测定方法 |
| 1.2.1 研究铝电解质分子比的意义 |
| 1.2.2 铝电解质分子比的测定方法 |
| 1.3 铝电解质的氧化铝浓度及测定方法 |
| 1.3.1 铝电解质氧化铝浓度的意义 |
| 1.3.2 铝电解质氧化铝浓度的测量方法 |
| 1.4 Raman光谱法及在铝电解质中的研究现状 |
| 1.4.1 Raman光谱法介绍 |
| 1.4.2 Raman光谱在铝电解质的研究现状 |
| 1.5 本文拟进行的工作及研究意义 |
| 第2章 MF-AlF_3(M=Na,Li,K)体系Raman光谱研究 |
| 2.1 Raman光谱法的测定原理 |
| 2.2 Raman光谱法的测定参数 |
| 2.3 实验 |
| 2.3.1 实验药品及方案 |
| 2.3.2 实验设备 |
| 2.3.3 实验过程 |
| 2.4 实验结果与讨论 |
| 2.4.1 NaF-AlF_3体系分析 |
| 2.4.2 KF-AlF_3体系分析 |
| 2.4.3 LiF-AlF_3体系分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 MF- NaF-AlF_3(M= Li,K)体系的Raman光谱法研究 |
| 3.1 实验 |
| 3.1.1 实验药品及方案 |
| 3.1.2 实验设备 |
| 3.1.3 实验过程 |
| 3.2 实验结果与讨论 |
| 3.2.1 KF-NaF-AlF_3体系分析 |
| 3.2.2 LiF-NaF-AlF_3体系分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 NaF-AlF_3-Al_2O_3体系Raman光谱法研究 |
| 4.1 实验 |
| 4.1.1 实验药品及方案 |
| 4.1.2 实验设备 |
| 4.1.3 实验过程 |
| 4.2 实验结果与讨论 |
| 4.2.1 分子比为2.0-2.6的NaF-AlF_3-Al_2O_3体系分析 |
| 4.2.2 分子比为3.0的NaF-AlF_3-Al_2O_3体系分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 结束语 |
（9）电解铝大型预焙槽生产工艺路线与技术管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 世界铝工业发展现状 |
| 1.1.1 世界原铝产量快速增长 |
| 1.1.2 原铝产能正在向低生产成本区域转移 |
| 1.2 国内铝工业发展现状 |
| 1.2.1 中国已成为世界原铝生产第一大国 |
| 1.2.2 国内铝工业发展面临的现实问题 |
| 1.3 国内电解铝行业生产成本构成 |
| 1.4 国内电解铝行业生产技术发展方向 |
| 1.5 电解铝行业现行生产工艺技术路线简介 |
| 1.5.1 国外电解铝生产工艺技术路线 |
| 1.5.2 国内电解铝行业生产工艺技术路线 |
| 1.6 国内电解铝行业现行生产工艺技术路线技术分析 |
| 1.6.1“低电压“生产工艺技术路线生产技术分析 |
| 1.6.2“三度寻优”生产工艺技术路线生产技术分析 |
| 1.7 关于大型预焙槽生产工艺技术路线的思考 |
| 1.8 本文研究的内容 |
| 1.8.1 电解铝工业生产技术发展历程 |
| 1.8.2 大型预焙槽基础生产理论 |
| 1.8.3 大型预焙槽平稳高效低耗生产要素 |
| 1.8.4 大型预焙槽生产工艺技术路线研究 |
| 第2章 电解铝工业生产技术发展历程 |
| 2.1 铝冶炼工艺发展过程 |
| 2.1.1 化学法 |
| 2.1.2 电解法 |
| 2.2 铝电解槽技术装备发展 |
| 2.3 国内电解铝工业技术发展 |
| 2.4 世界铝工业生产技术发展的特征 |
| 2.5 电解铝工业节能降耗新技术简介 |
| 第3章 大型预焙槽基础生产理论 |
| 3.1 大型预焙槽结构 |
| 3.2 大型预焙槽生产原理简述 |
| 3.3 大型预焙槽生产技术条件及主要技术经济指标 |
| 3.3.1 大型预焙槽主要生产技术条件 |
| 3.3.2 大型预焙槽主要技术经济指标 |
| 3.4 大型预焙槽主要技术经济指标的可比性分析 |
| 第4章 大型预焙槽平稳高效低耗生产要素 |
| 4.1 大型预焙槽平稳生产的基本条件 |
| 4.1.1 磁流体平稳 |
| 4.1.2 热平衡 |
| 4.1.3 物料平衡 |
| 4.2 影响大型预焙槽高效低耗生产的主要技术条件分析 |
| 4.2.1 高电流效率对相关工艺技术条件的要求 |
| 4.2.2 低电耗对相关工艺技术条件的要求 |
| 第5章 大型预焙槽生产工艺技术路线研究 |
| 5.1 大型预焙槽生产工艺技术路线基本原则 |
| 5.2 大型预焙槽生产工艺技术路线的选择 |
| 5.3 大型预焙槽“低成本”生产工艺模型的建立 |
| 5.3.1 建立大型预焙槽“低成本”生产工艺模型的工作设想 |
| 5.3.2 大型预焙槽实现低成本管控目标的技术路径 |
| 5.3.3 大型预焙槽“低成本”生产工艺模型 |
| 5.4 大型预焙槽“低成本”生产工艺技术路线研究 |
| 5.4.1“塔基”目标—平稳生产对相关工艺技术条件和生产操作的要求 |
| 5.4.2 二级“塔身”目标—“高效、高产出”对相关技术条件要求 |
| 5.4.3 三级“塔身”目标—“低电耗”对相关技术条件的要求 |
| 5.4.4“低成本”生产工艺技术路线的技术特征和管控要求 |
| 5.4.5“低成本”生产工艺技术路线对日常生产管理工作的要求 |
| 第6章 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）240kA电解槽上低温铝电解生产工艺研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 铝电解生产概述 |
| 1.2 低温铝电解的发展现状 |
| 1.2.1 轻电解质 |
| 1.2.2 重电解质 |
| 1.2.3 悬浮氧化铝电解质 |
| 1.2.4 惰性阳极在低温铝电解中的应用 |
| 1.2.5 惰性阴极在低温铝电解中的应用 |
| 1.2.6 低温铝电解工业实验 |
| 1.3 研究的内容与意义 |
| 第2章 240kA铝电解槽工艺 |
| 2.1 铝电解生产原理 |
| 2.2 铝电解的生产工艺 |
| 2.2.1 冰晶石-氧化铝熔盐电解质 |
| 2.2.2 铝电解槽的焙烧期 |
| 2.2.3 铝电解槽的启动期 |
| 2.2.4 铝电解槽的正常生产期 |
| 2.3 铝电解生产参数 |
| 2.3.1 电流强度 |
| 2.3.2 槽电压 |
| 2.3.3 极距 |
| 2.3.4 电解温度 |
| 2.3.5 电解质水平和铝液水平 |
| 2.3.6 阳极效应系数 |
| 第3章 低温铝电解生产工艺研究 |
| 3.1 工业铝电解槽氟化镁的添加方式 |
| 3.2 低温电解质的分子比的控制 |
| 3.3 电解温度的控制 |
| 3.3.1 温度测量方法 |
| 3.3.2 电解槽温度控制技术-九宫格控制技术 |
| 3.3.3 九宫格温度控制技术的实施 |
| 3.3.4 控制策略的最终实现效果 |
| 3.4 氧化铝浓度的控制 |
| 3.4.1 氧化铝浓度的测定 |
| 3.4.2 氧化铝浓度与电流效率的关系 |
| 3.4.3 氧化铝浓度与槽电阻的关系 |
| 3.4.4 氧化铝浓度与阳极效应的关系 |
| 3.4.5 氧化铝浓度的智能模糊控制 |
| 3.5 电解槽其它指标的控制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 结论与未来展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、分子比在铝电解平稳生产中的作用（论文参考文献）
- [1]基于深度强化学习的铝电解工艺参数范围寻优[D]. 张晓. 北方工业大学, 2021(01)
- [2]Y2O3在AlF3-（Li,Na）F熔盐体系中的溶解和离子迁移行为研究[D]. 曾建阳. 江西理工大学, 2020(01)
- [3]煤沥青浸润性对铝用炭阳极性能的影响研究[D]. 樊明如. 贵州师范大学, 2020(01)
- [4]电解铝出铝全流程智能控制关键技术研究[D]. 李双雪. 兰州理工大学, 2020(12)
- [5]铝电解过程关键参数的软测量研究[D]. 韩婷. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [6]基于槽状态综合评估模型的铝电解过程槽电压优化控制策略研究[D]. 谢春. 广西大学, 2019(01)
- [7]铝电解关键指标预测方法的研究与应用[J]. 陈勇,周晓锋,李帅. 计算机工程与应用, 2019(12)
- [8]NaF-AlF3-KF/LiF/Al2O3体系的分子比与氧化铝浓度的Raman光谱法测定[D]. 孟令琪. 东北大学, 2018(02)
- [9]电解铝大型预焙槽生产工艺路线与技术管理研究[D]. 汤学智. 兰州理工大学, 2017(02)
- [10]240kA电解槽上低温铝电解生产工艺研究[D]. 欧朝宇. 东北大学, 2016(07)