基于全数字化电解槽的智慧型铝电解优化生产方法

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51874365
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    李劼
  • 依托单位：
    中南大学
  • 学科分类：
    E0412.有色金属冶金
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The development of smart manufacture is the only way for China's aluminum electrolysis industry to be efficient, green and sustainable development in the new historical period. In order to realize smart manufacture of aluminum electrolysis process, some key theories and techniques in detection, integrated control and intelligentization will be studied by using big data and knowledge automation in this proposal. Firstly, in order to establish aluminum distributed intelligent awareness system, new methods of distributed parameters sampling and soft-measurements based on state parameter detection and on-line simulation will be studied. Secondly, the method for processing aluminum industrial big data will be explored and the digital aluminum reduction cell model driven by big data will be proposed. Finally, based on big data, the optimization technique for aluminum material, energy supply, cell life evaluation and risk warning will be carried out. This project has important science meaning in exploiting the theoretical field of knowledge automation and developing the application method foundation. And also, it is with great technical significance in enhancing the international competitiveness of aluminum enterprise and realizing the sustainable development of the industry.
向智能制造转型发展是我国铝电解工业在新的历史时期高效、绿色和可持续发展的必由之路。本项目针对铝电解工业实现智能制造在电解槽状态参数获取及控制管理层面亟需解决的关键基础问题，应用大数据与知识自动化的手段开展研究。首先，研究现代大型铝电解槽多类型分布式信号在线采集新方法，提出铝电解智能感知系统的方法；其二，研究铝电解工业大数据的处理方法，提出基于生产全流程信息和大数据驱动的数字化铝电解槽；最后，研究铝电解生产原料-能源-设备状态波动条件下的工艺技术与生产管理的智能优化、基于大数据的电解槽寿命评估优化与风险预警等智能优化方法。项目研究的初衷是为建立铝电解智能制造基础雏形，并探索智能制造领域的相关基础难题，不仅具有重要的科学意义，且对于推进铝电解智能制造的发展进程、提升我国铝电解企业国际竞争力和实现铝电解工业可持续发展具有重要的理论与应用价值。

结项摘要

向智能制造转型发展是我国铝电解工业在新的历史时期高效、绿色和可持续发展的必由之路。本项目针对铝电解工业实现智能制造在电解槽状态参数获取及生产管控层面亟需解决的若干关键基础问题，应用大数据与知识自动化的手段开展研究。.项目首先研究现代大型铝电解槽多类型分布式信号在线采集新方法，提出铝电解智能感知系统的方法；进而研究铝电解工业大数据的处理方法，提出基于生产全流程信息和大数据驱动的数字化铝电解槽；最后，研究铝电解生产原料-能源-设备状态波动条件下的工艺技术与生产管理的智能优化、基于大数据的电解槽寿命评估优化与风险预警等智能优化方法。.所获主要成果: .①开发了基于视频图像与时序参数的铝电解槽分布式智能感知方法，融合分布式阳极电流检测、火眼图像、阳极母线位置、槽壁与阴极钢棒温度、阴极电流和烟道端烟气温度等分布式信号在线采集技术的开发应用，将在线信号扩展到4~7类共33~297个采集点，实现了大型铝电解槽全分布状态的实时感知。.②对铝电解工业大数据进行数据抽取与格式转化方法研究，设计大数据存储形式，构建了大数据云服务平台，开发多元知识融合的多种智能方法和动态仿真方法，构建了全数字的铝电解槽，解决了铝电解槽分布式动态工况识别与数字孪生体构建的关键技术难题。.③基于铝电解工业大数据及全数字化电解槽的方法体系，研究了铝电解生产原料-能源-设备状态波动条件下的工艺技术与生产管理的智能优化、基于大数据的电解槽寿命评估优化与风险预警等智能优化方法。.④将项目成果在国内多家大型铝电解企业获得推广应用，为企业带来了显著的经济效益。.项目不仅具有重要的科学意义，且对于推进铝电解智能制造的发展进程、提升我国铝电解企业国际竞争力和实现铝电解工业可持续发展具有重要的理论与应用价值。

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（1）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（5）
专利数量（16）
Molecular Structure Evaluation and Image-Guided Atomistic Representation of Hard Carbon Electrodes
硬碳电极的分子结构评估和图像引导原子表示
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Energy&Fuel
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李家琦;彭晨;王景坤;李劼;张红亮
  • 通讯作者：
    张红亮
基于密度泛函理论的KF-NaF-AlF3低温电解质体系的势参数拟合及分子动力学模拟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中南大学学报（自然科学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王景坤;国辉;张红亮;李劼
  • 通讯作者：
    李劼
DFT Research on Benzothiophene Pyrolysis Reaction Mechanism
苯并噻吩热解反应机理的DFT研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    The Journal of Physical Chemistry A
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李天爽;李劼;张红亮;孙珂娜;肖劲
  • 通讯作者：
    肖劲
Insight into sodium penetration with mechanical behaviors of carbon electrodes by large-scale reactive molecular dynamics simulations
通过大规模反应分子动力学模拟深入了解钠渗透与碳电极的机械行为
  • DOI：
    10.1016/j.cplett.2022.139657
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Chemical Physics Letters
  • 影响因子：
    2.8
  • 作者：
    李家琦;李劼;王景坤;张红亮
  • 通讯作者：
    张红亮
First-Principles Study on the Mechanism of Greenhouse Gas Generation in Aluminum Electrolysis
铝电解温室气体产生机理的第一性原理研究
  • DOI：
    10.3390/met11071118
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Metals
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    孙珂娜;李劼;张红亮;李天爽;李家琦
  • 通讯作者：
    李家琦

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  • 通讯作者：
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    --
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
    方静;赖延清;李劼;刘业翔
  • 通讯作者：
    刘业翔
掺杂金属对天然鳞片石墨电化学嵌/脱锂性能的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国有色金属学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨娟;赖延清;李劼;邹幽兰;唐晶晶;周向阳
  • 通讯作者：
    周向阳

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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