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Imaging Alumina Distribution Using Low-Voltage Anode Effect Detections in Anodic Current

阳极 电压 材料科学 过程(计算) 计算机科学 电流(流体) 低压 电子工程 算法 纳米技术 电气工程 工程类 物理 电极 量子力学 操作系统
作者
Joan Boulanger,Anne Gosselin,Simon Gaboury,Louis Guimond,C. Simard,Alexandre Blais,Francis Lalancette
出处
期刊:The minerals, metals & materials series 卷期号:: 331-338 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-3-030-92529-1_46
摘要

From the experimental observations in continuous anodic currentsAnodic current of the various patterns associated with Low-Voltage Anode EffectsLow-voltage anode effect (LVAE) at the scale of single anodes, a mean of imaging Alumina distributionAlumina distribution anomalies is envisioned under the hypothesis that LVAEs are solely associated with a lack in Alumina. Spatial statistics of the observed LVAEs shape a kind of tomography for Alumina distributionAlumina distribution diagnostics. In the technology studied, characteristic and stable Alumina distributionAlumina distribution inhomogeneities are reported. A signal processingSignal processing approach is devised for automated LVAE detection in anodic time series. High precision and sensitivity are obtained from a training of the level-based change-point detection algorithm using evolutionary optimisation and data carefully screened from voltage, CF4 emissions, and anodic and line current time series. The possibility of detecting a wide range of LVAEs allows one for tracking cell zones recurrently lean. The developed tool is deployed in a private cloud at the scale of full smelters to automate diagnostics in the form of periodic automated reports of standardised LVAE metrics sent to a mailing list of employees involved in the electrolysis process management. The combination of plant data and LVAE distribution confirms the interpretation consensus that Alumina distributionAlumina distribution variability and anomaly is a factor of sub-optimality in the process. This novel capability to draw qualitative mapping of Alumina inhomogeneity paves the way to the development of enhanced feeding mechanisms with spatial intelligence to diminish Alumina variability and improve the process.
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