基于ARIMA模型的铟电解槽异常预测研究

摘要：

铟金属在电解精炼过程中,随着电解液成分以及电解条件的变化容易发生阳极歧化反应、阴极析氢效应等异常情况,如果不及时处理,就会严重影响产品质量.以铟电解槽的pH值作为时间序列建立ARIMA模型,实现对铟电解槽的异常预测.首先对数据进行平稳性判断和白噪声检验,然后运用平稳数据绘制自相关图和偏自相关图,再利用赤池信息量准则和贝叶斯信息准则确定模型的最佳参数,最后确认残差序列为白噪声,证明了模型的有效性.实验结果表明:该模型能提早6 h进行预测,平均准确率达到93.28％;相对于传统的在线监测判断电解异常而言,该方法能提早预测电解液的pH值走势,从而及早作出改善措施,以减少在电解精炼过程中的损失.

关键词：铟电解精炼、ARIMA模型、异常预测

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：云南省重大科技专项202002AB080001-2

在线出版日期：2022-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-34