Deep learning for electrolysis process anode effect prediction based on long short-term memory network and stacked denoising autoencoder
The anode effect is a common failure in the aluminium electrolysis industry. If the anode effect cannot be accurately predicted, it will cause increased energy consumption, harmful gas generation and even equipment damage in the aluminium electrolysis. In this paper, an anode effect prediction frame...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Rare metals Ročník 43; číslo 12; s. 6730 - 6741 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Beijing
Nonferrous Metals Society of China
01.12.2024
|
| Témata: | |
| ISSN: | 1001-0521, 1867-7185 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!