铝电解槽寿命预测的支持向量回归方法研究.pdfVIP

第24卷专辑 中 国稀土学报 2006年10月 OFTHECHINESERARE SOCIETY Oct．2006 V01．24 JOURNAL EARTH Spec．Issue 铝电解槽寿命预测的支持向量回归方法研究 严悦然1，陆文聪÷‘，苏自伟2，刘风琴2，张良苗1，陈念贻1 (1．上海大学化学系计算机化学研究室，上海200444；2．中国铝业股份有限公司郑州研究院，河南 郑州450041) 蔫要·铝电解槽的寿命受到其设计、筑炉、焙烧、生产操作条件等众多因素的影响。用支持向量机算法处理了某试验工厂的有关铝电解 槽寿命的工业数据(生产操作条件)，分析了工业数据中有关铝电解槽寿命的主要影响因素，建立了铝电解槽寿命的定量预测(支持向 量回归)模型，用留一法交叉验证方法分别检验了所建定量预测模型的预报能力。结果表明：阴极电流分布、温度波动、分子比和启动 次数等因素对槽寿命有明显的影响，这与在长期生产实践中所摸索出的规律相一致。所建铝电解槽寿命定量预测模型的留一法交叉验证 的误差小于20％，表明支持向量回归方法可以作为铝电解槽寿预测的有用工具。 关键词：铝电解槽；槽寿命；支持向量机；支持向量回归 文献标识码：A 中图分类号：TQ015．9 文章编号：1000-4343(2006)．0206．04 铝电解槽寿命是影响铝生产成本的重要因素 SVR算法因其既能处理非线性问题，又能抑止人 之一，随着铝电解槽的大型化，此因素变得更加 工神经网络方法经常遇到的过拟合弊病，受到人 重要。国际上已经发展了利用人工神经网络对铝 们越来越多的重视，并在实际应用中取得了显著 电解槽实行智能控制，以降低能耗，使操作平稳， 从而延长铝电解槽寿命的技术【l’2l。我国铝生产长 的效果‘101，国内也开始应用于化学化工领域n1】。 期实践中，也总结了若干防止电解槽早期破损和 本工作所用SVR程序为本实验室自编的程序‘”】， 病槽检测、诊断和修补的实践经验【3~8】。但迄今为 止，这些经验多停留在对各种影响因素进行单因 Ⅳ型微机上实现。 子的定性描述，尚未能综合各种因素的定量或半 定量的指标，从多因子综合作用的观点建立铝电 2结果与讨论 解槽寿命的定量或半定量的数学模型。支持向量 vector 2．1数据 machine，SVM)作为一种新的 机(support 数据挖掘方法已经应用在科研、生产等多个方面 本工作收集了某铝电解试验厂有关150KVA 和300KVA铝电解槽寿命的部分数据，共收集到 vector 【9~12】，本文用支持向量回归(support 有关铝电解槽寿命的记录16条，经整理后如表1， regression，SVR)算法作数据处理方法，试图建立 铝电解槽寿命与若干影响因子问定量关系的数学 有关数据表示电解槽温度波动(丁)、阳极效应平 模型，为铝电解槽寿命的预测提供有用的方法。 均次数∞)、分子比㈣以及启动次数(回对槽寿命㈣ 的影响。 1计算方法 2．2SVM算法中所用核函数与参数的选择 本工作所用定量建模方法为支持向量回归 SVM模型的预测能力不仅与建模所用样本集 vector