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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Rare metals Ročník 43; číslo 12; s. 6730 - 6741
Hlavní autoři: Yin, Gang, Li, Yi-Hui, Yan, Fei-Ya, Quan, Peng-Cheng, Wang, Min, Cao, Wen-Qi, Xu, Heng-Quan, Lu, Jian, He, Wen
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!
Nejprve se musíte přihlásit.