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申请/专利权人：赛富能科技(深圳)有限公司

摘要：本发明公开了一种电解槽的监测方法及设备，监测方法包括步骤：建立基于规则推理的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警；建立基于神经网络的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警；建立基于聚类的电解槽工况监测模型，对电解槽的工况进行监测。本发明建立了基于规则推理的电解槽漏槽监测模型、基于神经网络的电解槽漏槽监测模型、基于聚类的电解槽工况监测模型，实现基于槽壳温度参数监测电解槽工况和预警电解槽漏槽的目的，进而确保电解槽漏槽的准确预警，此外，基于规则推理的电解槽漏槽监测模型、基于神经网络的电解槽漏槽监测模型双重监测模型的使用，能够避免漏报，还能进一步地提高预警的准确性。

主权项：1.一种电解槽的监测方法，其特征在于，包括步骤：建立基于规则推理的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警；建立基于神经网络的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警；建立基于聚类的电解槽工况监测模型，对电解槽的工况进行监测；所述建立基于规则推理的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警的步骤，包括：根据电解槽的历史运行数据，得到基于绝对阈值规则、基于特征值规则；以基于绝对阈值规则，构建基于规则推理的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警；以基于特征值规则，构建基于规则推理的电解槽漏槽监测模型，对电解槽进行漏槽预警；所述根据电解槽的历史运行数据，得到基于特征值规则的步骤包括：根据电解槽的历史温度变化趋势曲线，确定特征参数，特征参数包括：铝电解槽槽壳的温度平均值γ、温度摆动平均值θ、温度波动幅度β，温度平均值γ，用于反应铝电解槽在时间窗口内的温度水平，时间窗口可基于运行经验确认；温度平均值γ计算公式为： 其中，yn为槽壳温度的采样值，N为时间窗口内温度采集点的总点数；温度摆动平均值θ，用于反应铝电解槽的温度稳定性，其计算公式为： 其中，yn+1-yn≥20，yn为槽壳温度的采样值，N为时间窗口内温度采集点的总点数，M为温度发生偏差的点数，即温度摆动次数；温度摆动值为本次采样值与上一采样值之差的绝对值；如果温度摆动值大于20℃，则累加该值，摆动次数M加1，计算该时间段内的平均值，即得到该时间段内温度摆动平均值；温度波动幅度β，用于反应铝电解槽该段时间内温度变化剧烈程度，其计算公式为：β＝maxy1,y2,......yn-miny1,y2,......yn其中，maxy1,y2,......yn为该时间段内采样温度的最大值；miny1,y2,......yn为该时间段内采样温度的最小值；所述以基于特征值规则，构建基于规则推理的电解槽漏槽监测模型的步骤，包括：以特征参数构建非线性函数：ω＝Gγ,θ,β；从非线性函数中提取诊断规则；实时获取电解槽槽壳温度，在电解槽槽壳温度不符合诊断规则时，对电解槽进行漏槽预警。

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