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

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Rare metals Ročník 43; číslo 12; s. 6730 - 6741
Hlavní autori: 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:English
Vydavateľské údaje: Beijing Nonferrous Metals Society of China 01.12.2024
Predmet:
ISSN:1001-0521, 1867-7185
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!
Najprv sa musíte prihlásiť.