9月27日，据俄罗斯铝业官网新闻报道，俄铝已成功完成人工智能在电解铝生产控制方面的工业测试。经专门训练的神经网络模型能够计算铝电解槽中液体电解质的化学成分，并自动调整工艺参数。
这项在铝生产中使用神经网络的新技术由俄铝工程技术中心开发。其基于俄铝铝业务部的大量历史数据训练神经网络模型，该模型可对参数进行预测计算，并根据结果控制电解过程。
俄铝技术总监维克托・曼指出：“目前，铝电解槽中液体电解质的化学成分是通过取样并在实验室进行化验分析来确定的。考虑到电解槽的数量，通常每两到三天对每台电解槽进行一次化验分析。而后根据化验结果，判断工艺过程的进展情况以及向电解槽输送额外氧化铝或氟盐的必要性。及时输送这些物料能反过来提高铝的熔炼速度，使工艺过程更加高效。随着新技术的引入，确定化学成分的工作将由神经网络来完成，它能用预测值补充化验室的化验量，还能进行任意频率的计算，从而更迅速地调整电解过程。”
此人工智能神经网络依据数十个可用技术参数来计算电解槽中液体电解质的化学成分，包括电解质温度、系列电流、槽电压、电解槽初始化学成分等。
俄铝创新科技署生产自动化总监米哈伊尔・格里尼申表示：“神经网络经过数以万计的技术参数和化验室测量数据的训练。该技术在萨亚诺戈尔斯克铝厂使用最新一代RA-550电解槽进行了约一年的测试和试运行，已证实其有效性。测试开始时，该模型仅为技术人员计算并给出电解质化学成分的预测值，技术人员根据自身知识独立做出决定。当确定模型无误后，它被输入到控制回路中并开始独立控制过程。未来，我们计划整合一个模型，以控制俄铝所有铝冶炼设备。
RA-550电解槽是俄铝开发的最新且最先进的高电流电解槽，其重要优势之一是降低铝冶炼的能耗且环境友好。
俄罗斯铝业公司工程技术中心高安培技术改进项目主任伊利亚・普扎诺夫称：“RA-550电解槽自动化水平高，我们积累了大量关于其工作的数据，但工程师分析此类大量数据存在困难。神经网络能将这些数据转化为数字模型，并利用它们更有效地控制电解，同时最大限度地减少人为参与。我们采用的神经网络培训方法的主要特点在于吸引了技术工程师多年来在生产中所获得的知识和技能。”
来源：铝讯
