【摘 要】
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预焙阳极被称为铝电解工艺的“心脏”,其质量的优劣对电解铝最终产品有至关重要的影响。预焙阳极的生产工艺为从原料开始,经过煅烧、成型和焙烧最终得到预焙阳极成品,其中每道工序都有生产参数,各道工序的参数间存在影响关系。如何从预焙阳极多道生产工序的众多生产参数中找到影响最终阳极质量的关键因素,具有重要的研究和应用价值。本文从阳极生产工艺流程出发,采用改进的灰色关联分析和XGBoost算法,研发了阳极质量溯
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预焙阳极被称为铝电解工艺的“心脏”,其质量的优劣对电解铝最终产品有至关重要的影响。预焙阳极的生产工艺为从原料开始,经过煅烧、成型和焙烧最终得到预焙阳极成品,其中每道工序都有生产参数,各道工序的参数间存在影响关系。如何从预焙阳极多道生产工序的众多生产参数中找到影响最终阳极质量的关键因素,具有重要的研究和应用价值。本文从阳极生产工艺流程出发,采用改进的灰色关联分析和XGBoost算法,研发了阳极质量溯因分析挖掘模型,并对某企业预焙阳极历史生产数据进行了分析和挖掘,得到了与阳极质量有关的关键生产参数及其影响关系。论文具体研究内容如下:1.首先对阳极生产企业原始生产数据进行了多维分析与可视化,在多个维度进行了数据分析与观测。然后基于数理方法对数据做了统计分析,又用皮尔逊相关系数方法探索预焙阳极质量参数间的关系。2.提出了一种基于三角模糊数的具有动态分辨系数的灰色关联分析算法,用于挖掘参数间关联关系。在算法中,通过引入三角模糊数来动态计算分辨系数,提升了挖掘结果的的区分度。3.采用XGBoost算法计算参数间的特征重要性,并与改进的灰色关联算法的结果进行了分析与融合,得到预焙阳极在多道工序若干个参数间的27条关联及传递关系。4.将挖掘得到的结果应用于阳极质量的问题追踪及展示分析,设计并开发了一套阳极质量溯因分析系统。
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