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...
Uložené v:
| Vydané v: | Rare metals Ročník 43; číslo 12; s. 6730 - 6741 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , , , , , , , |
| 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!