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题名端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法
被引量：3
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作者
高愫婷
柴天佑
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机构
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
国家冶金自动化工程技术研究中心
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期964-973,共10页
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基金
2020年度辽宁省科技重大专项计划(2020JH1/10100008)
国家自然科学基金委重大项目(61991404,61991400)
一体化过程控制学科创新引智基地2.0(B08015)资助。
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文摘
苛性碱溶液浓度是氧化铝生产过程中的重要运行指标,由于苛性碱溶液的温度和浓度频繁波动,导致目前的浓度检测仪表检测精度低,只能采用人工化验获得苛性碱浓度值,化验结果的严重滞后导致无法实现苛性碱浓度的自动控制,影响氧化铝产品质量.在分析苛性碱溶液浓度控制过程动态特性的基础上建立了由线性模型和未知非线性动态系统描述的苛性碱浓度预报模型,将参数辨识与自适应深度学习相结合,提出端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法,并采用氧化铝生产企业的实际生产数据对本文所提方法进行应用验证.应用结果表明,所提的苛性碱浓度智能预报方法可以实时、准确预报苛性碱浓度,为实现苛性碱浓度的闭环运行优化控制创造了条件.
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关键词
苛性碱浓度
未知非线性动态系统
端边云
自适应深度学习
长短周期记忆
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Keywords
Caustic concentration
unknown nonlinear dynamic system
end-edge-cloud
adaptive deep learning
long-short term memory(LSTM)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ133.1
[化学工程—无机化工]
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题名苛性碱浓度及苛性比对铝酸钠溶液种分附聚的影响
被引量：3
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作者
白万全
尹中林
杨巧芳
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机构
中国铝业郑州研究院
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出处
《有色金属（冶炼部分）》
CAS
北大核心
2006年第6期13-15,共3页
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基金
国家重大基础研究发展计划项目(973)(2005CB623702)
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文摘
在较大苛性碱浓度范围内进行了铝酸钠溶液种分附聚研究,结果表明:在一定苛性比条件下,细粒子附聚存在最佳苛性碱浓度范围,低于或高于该范围,附聚均将会减弱;运用Sakamoto公式计算,NK大于155 g/L时,只有溶液αK≤1.5时,才有可能发生有效附聚。
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关键词
铝酸钠溶液
附聚
苛性碱浓度
苛性比
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Keywords
Aluminate solution
Agglomeration
Caustic sodium concentration
Molar ratio
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分类号
TF821
[冶金工程—有色金属冶金]
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