預(yù)焙陽(yáng)極質(zhì)量分析與預(yù)測(cè)

林滿山，郝墨蘭

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預(yù)焙陽(yáng)極質(zhì)量分析與預(yù)測(cè)

林滿山，郝墨蘭

（北方工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，北京 100144）

預(yù)焙陽(yáng)極被稱為電解槽的“心臟”，其質(zhì)量的好壞直接影響了鋁電解的生產(chǎn)和能耗。陽(yáng)極的質(zhì)量不僅取決于原料的質(zhì)量，也與生產(chǎn)中的工藝參數(shù)密不可分。煅燒作為預(yù)焙陽(yáng)極生產(chǎn)的第一道工序，煅燒溫度的高低直接影響了預(yù)焙陽(yáng)極的質(zhì)量。焙燒是預(yù)焙陽(yáng)極最后一道熱處理工序，對(duì)預(yù)焙陽(yáng)極的化學(xué)活性有很大影響。為了提高陽(yáng)極的生產(chǎn)質(zhì)量，提出一種煅燒工藝參數(shù)、焙燒工藝參數(shù)與陽(yáng)極理化指標(biāo)數(shù)據(jù)間的關(guān)系模型。本文利用RNN算法對(duì)煅燒階段和焙燒階段中的工藝數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的陽(yáng)極質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而達(dá)到輔助企業(yè)對(duì)焙燒升溫過程進(jìn)行良好的把控。

預(yù)焙陽(yáng)極；煅燒；焙燒；RNN

0 引言

金屬鋁作為保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的重要原材料之一，廣泛引用于各個(gè)領(lǐng)域，從生活起居到城市建設(shè)，從電力輸出到航天工業(yè)，從產(chǎn)品包裝到汽車制造，充斥著我們生活的方方面面。隨著國(guó)家對(duì)效益要求的提高，原以陽(yáng)極糊為原料的生產(chǎn)模式已經(jīng)被淘汰，轉(zhuǎn)而發(fā)展能耗低、效率高的預(yù)焙陽(yáng)極式鋁電解槽模式[1]。

預(yù)焙陽(yáng)極作為當(dāng)前電解槽的陽(yáng)極導(dǎo)電材料，在服役期間參與電化學(xué)反應(yīng)[2]，把電流導(dǎo)入了電解槽并參與一系列氧化還原反應(yīng)，是鋁電解工業(yè)最重要的原材料，直接影響鋁電解的生產(chǎn)成本。

煅燒是把50-70 mm的石油焦或者瀝青焦在隔絕空氣的條件下進(jìn)行高溫處理。煅燒主要是除掉原料理的水分和揮發(fā)分，同時(shí)是原料里的硫氣化和化合態(tài)硫分解，最終來提高其密度、機(jī)械強(qiáng)度、抗氧化性和導(dǎo)電率等。焙燒是影響預(yù)焙陽(yáng)極物理化學(xué)性最大的一道工序。它是將炭塊在隔離空氣的條件性進(jìn)行一定的熱處理，讓粘結(jié)劑變?yōu)榻固?。焙燒使炭素?yáng)極的機(jī)械強(qiáng)度更加穩(wěn)定。

目前，國(guó)內(nèi)對(duì)預(yù)焙陽(yáng)極的研究包括，趙爽[3]通過大量的實(shí)驗(yàn)表明陽(yáng)極焙燒參數(shù)對(duì)陽(yáng)極質(zhì)量有很大影響。李建元[4]提出通過對(duì)焙燒升溫曲線進(jìn)行調(diào)整，在一定程度上解決了焙燒陽(yáng)極質(zhì)量較低的問題，以適應(yīng)目前電解鋁行業(yè)質(zhì)量提升，降低增效的生產(chǎn)要求。王喜春[5]等人對(duì)預(yù)焙陽(yáng)極焙燒爐控制方法進(jìn)行了改進(jìn)，優(yōu)化了焙燒曲線，降低了重油消耗，提高了產(chǎn)品質(zhì)量。趙鵬沖和趙秀琪[6]研究了石油焦對(duì)陽(yáng)極質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)原料的應(yīng)用均化技術(shù)可以有效解決目前整個(gè)行業(yè)陽(yáng)極質(zhì)量不佳的問題。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 煅燒工藝數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，該方法是根據(jù)所有的原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差和均值來進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的，具體公式如下：

表中字段X1表示煅燒帶溫度，X2表示窯頭溫度，X3表示窯尾溫度，X4表示窯頭負(fù)壓，X5表示窯尾負(fù)壓，X6表示每小時(shí)投料量，X7表示陳灰室入口溫度，X8表示陳灰室出口溫度，X9表示陳灰室入口負(fù)壓，X10表示回轉(zhuǎn)窯電機(jī)轉(zhuǎn)速，X11表示排料溫度，X12表示二次風(fēng)轉(zhuǎn)速，X13表示過度倉(cāng)溫度。

表1 煅燒工藝參數(shù)部分原始數(shù)據(jù)

Tab.1 The raw data of the calcining process parameters

表2 煅燒工藝參數(shù)歸一化數(shù)據(jù)

Tab.2 Normalized data of calcining process parameters

1.2 焙燒工藝數(shù)據(jù)預(yù)處理

原始溫度表包含的參數(shù)為1P、4P、5P和6P四個(gè)升溫階段的爐室號(hào)和九個(gè)火道溫度。

完整升溫曲線數(shù)據(jù)分布如圖1所示，每個(gè)升溫階段在不同爐室內(nèi)進(jìn)行，每個(gè)階段32個(gè)小時(shí)。所有原始數(shù)據(jù)需要通過廠房、爐號(hào)、升溫階段、升溫時(shí)間等信息重新組合數(shù)據(jù)，獲取完整升溫曲線。

圖1 完整升溫曲線數(shù)據(jù)分布

得到完整的升溫曲線數(shù)據(jù)后，還需要將其與陽(yáng)極的質(zhì)量參數(shù)對(duì)應(yīng)。由于每個(gè)爐室內(nèi)九個(gè)火道的升溫曲線對(duì)應(yīng)八組陽(yáng)極，故對(duì)每組陽(yáng)極的質(zhì)量參數(shù)的數(shù)據(jù)取平均值作為升溫曲線的質(zhì)量參數(shù)的數(shù)據(jù)。

1.3 陽(yáng)極質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理

將每組陽(yáng)極質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)取平均值作為該組溫度曲線對(duì)應(yīng)的質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)，原始陽(yáng)極質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)如表2所示。

陽(yáng)極質(zhì)量參數(shù)共有七個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中HF代表灰份，TJMD代表體積密度，ZMD代表真密度，DZL代表電阻率，NYQD代表耐壓強(qiáng)度，CO2代表二氧化碳反應(yīng)性，RPZXS代表熱膨脹系數(shù)。對(duì)每個(gè)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理和缺失值處理。

表3 焙燒工藝參數(shù)部分原始數(shù)據(jù)

Tab.3 Raw data of roasting process parameters

表4 部分原始質(zhì)量參數(shù)數(shù)據(jù)

Tab.4 Partial raw mass parameter data

2 基于RNN的工藝參數(shù)研究

2.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）算法

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型中，相對(duì)于普通的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間增加了互聯(lián)關(guān)系[7]，通過隱藏層神經(jīng)單元之間的連接形成定向循環(huán)，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部狀態(tài)，并呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)時(shí)間序列行為。如圖2所示，神經(jīng)元之間的連接形成了有向循環(huán)，這使它能夠表達(dá)出動(dòng)態(tài)的時(shí)間行為，也使得它們?cè)谧匀徽Z(yǔ)言處理領(lǐng)域的諸多與時(shí)序相關(guān)的問題中應(yīng)用廣泛，如語(yǔ)言模型[8-9]和語(yǔ)法分析[10-11]等。

RNN每個(gè)時(shí)刻的輸出不僅與當(dāng)前時(shí)刻的輸出有關(guān)，與上一時(shí)刻的輸出也有關(guān)，如圖2所示。

假設(shè)時(shí)刻時(shí)，輸入為h，隱層狀態(tài)為h。h不僅和當(dāng)前時(shí)刻的輸入有關(guān)，也和上一個(gè)時(shí)刻的隱層狀態(tài)相關(guān)。一般使用如下函數(shù)：

這里的?是非線性函數(shù)，一般為logistic函數(shù)或tanh函數(shù)，Ｗ是輸入層和隱含層之間的權(quán)值矩陣，U是上一時(shí)刻隱含層和當(dāng)前時(shí)刻隱含層之間的權(quán)值矩陣，b是偏置向量。

2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在模型上表現(xiàn)

陽(yáng)極七個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)和范圍不同，所以需要分別對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理和缺失值處理。質(zhì)量參數(shù)中CO2反應(yīng)性和熱膨脹系數(shù)的共同缺失值較多，因此CO2反應(yīng)性和熱膨脹系數(shù)的數(shù)據(jù)并不作為陽(yáng)極質(zhì)量參數(shù)評(píng)價(jià)的指標(biāo)。RNN不僅僅能夠處理序列的輸入，也能得到序列輸出。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本實(shí)驗(yàn)采用某廠2011年到2016年的數(shù)據(jù)，通過交叉熵?fù)p失值、準(zhǔn)確率來評(píng)判實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

交叉熵?fù)p失函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的損失函數(shù)，可用來衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差，其公式如下。

準(zhǔn)確率為分類正確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值，公式如下，

表5 煅燒-RNN算法的驗(yàn)證

Tab.5 Calcination-RNN algorithm verification

表6 焙燒-RNN算法的驗(yàn)證

Tab.6 Roasting-RNN algorithm verification

4 結(jié)論

本文提出一種深度學(xué)習(xí)算法RNN與預(yù)焙陽(yáng)極焙燒過程的工藝參數(shù)結(jié)合的方法，最后交叉熵?fù)p失值和準(zhǔn)確率對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果加以衡量，整體精確度達(dá)到88.2%。實(shí)驗(yàn)說明，RNN算法可以使用在預(yù)焙陽(yáng)極的焙燒流程中，通過對(duì)焙燒階段工藝參數(shù)的決策和把控，可以更好地提高陽(yáng)極質(zhì)量，進(jìn)而促進(jìn)鋁電解工業(yè)的發(fā)展，提高經(jīng)濟(jì)效益。

[1] 王平甫, 劉風(fēng)琴, 童春秋等. 鋁電解槽陽(yáng)極氧化掉渣裂紋掉塊的危害和影響因素[J]. 輕金屬, 2002(3): 42-45.

[2] 陳禮寧. 我國(guó)炭素工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)現(xiàn)狀與裝備. 全國(guó)第八次鋁用炭素技術(shù)信息交流會(huì)論文集, 2003. 1: 87-91.

[3] 趙爽. 焙燒參數(shù)對(duì)陽(yáng)極質(zhì)量的影響[J]. 輕金屬, 2006(7): 55-58.

[4] 李健元. 優(yōu)化焙燒升溫曲線, 提高預(yù)焙陽(yáng)極質(zhì)量實(shí)踐[J]. 價(jià)值工程, 2015, 34(31): 116-118.

[5] 王喜春, 高翔, 吳小永. 預(yù)焙陽(yáng)極焙燒工藝的優(yōu)化[J]. 輕金屬, 2003(03): 48-50.

[6] 趙鵬沖, 趙秀琪. 石油焦對(duì)預(yù)焙陽(yáng)極質(zhì)量的影響因素分析[J]. 化工中間體, 2017, (1): 150-151. DOI:10.3969/j.issn. 1672-8114.2017.01.079.

[7] Connor J T, Martin R D, Atlas L E. Recurrent neural netw-orks and robust time series prediction[M]. IEEE Press, 1994.

[8] Tomá? Mikolov, Martin Karafiát, Luká? Burget, Jan ?ernocky, Sanjeev Khudanpur. Recurrent neural network based language model, In: Proc. INTERSPEECH2010.

[9] Tomá? Mikolov, Stefan Kombrink, Luká? Burget, Jan ?ernocky, Sanjeev Khudanpur. Extensions of recurrent neural network language model, IEEE International Confere-nce on Acoustics, 2011, 125(3): 5528-5531.

[10] Chris Dyer, Miguel Ballesteros, Wang Ling, Austin Matt-hews, Noah A. Smith. Transition-based dependency parsing with stack long short-term memory, 2015, In Proc. ACL.

[11] Miguel Ballesteros, Chris Dyer, Noah A. Smith. Improved transition-based dependency parsing by modeling characters instead of words with LSTMs, 2015, In Proceedings of EMNLP.

Quality Analysis and Prediction of Prebaked Anode

LIN Man-shan, HAO Mo-lan

(Computer Institute of North China University of Technology,Beijing 100144, China)

Prebaked anode is known as the "heart" of electrolyzer, and its quality directly affects the production and energy consumption of aluminum electrolysis. The quality of the anode depends not only on the quality of the raw materials, but also on the process parameters in production. As the first step in the production of prebaked anode, calcining temperature directly affects the quality of prebaked anode. Roasting is the last heat treatment process of the prebaked anode, which has a great influence on the chemical activity of the prebaked anode. In order to improve the quality of anode production, a relationship model between calcining process parameters, calcination process parameters and anode physical and chemical index data is proposed. In this paper, the RNN algorithm is used to predict the anode quality corresponding to the process data in the calcination stage and the calcination stage, so as to achieve a good control of the calcination and heating process of the auxiliary enterprises.

Prebaked anode; Calcination; Roasting; RNN

TP391

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.08.028

林滿山(1965-)，男，高級(jí)工程師，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；郝墨蘭(1992-)，女，研究生，主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

本文著錄格式：林滿山，郝墨蘭. 預(yù)焙陽(yáng)極質(zhì)量分析與預(yù)測(cè)[J]. 軟件，2018，39（8）：137-140