基于Adaboost-PSO-SVM的铝电解槽健康状态诊断方法研究

针对铝电解槽在铝电解生产过程中故障频发的问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的铝电解槽健康状态诊断模型,考虑传统的支持向量机只能适用于二分类问题,采用自适应推进算法(adaptive boosting,Adaboost)将支持向量机的二分类问题转化为多分类问题用于求解铝电解槽健康状态诊断问题,充分考虑了子模型的权重,强化了模型的适用性。并利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对其超参数寻优,提高模型的预测精度。实验结果表明,提出的铝电解槽健康状态诊断模型的准确率和Macro-F1分数分别达到94.70%和0.9453,相较于其他传统模型均有显著提升。

基于事故树的铝电解车间火灾爆炸事故分析

本文对某铝厂电解车间的火灾爆炸危险源进行识别,并通过建立完整的事故树找出可能引发电解车间火灾爆炸事故的原因。以火灾事故作为顶事件,通过分析最小割集、最小径集以及各基本事件的结构重要度排序,发现炉帮破坏、电压监护不到位、母线短路口处意外短接等基本事件对火灾事故的影响较大。针对可能导致事故的原因,分别从工艺技术和安全管理两个方面提出了改进措施。在工艺技术方面,建议加强炉帮的维护和检查、加强阴极软连接的监测、加强电压监护系统的设置和维护等;在安全管理方面,建议加强员工的安全培训和教育、建立完善的安全管理制度和操作规程、加强设备的定期检查和维护等,以有效预防铝电解厂火灾爆炸事故的发生。