基于槽电阻的稀土熔盐电解过程氧化物浓度预测研究

氧化物浓度是稀土熔盐电解的一个重要参数,直接影响电解的效率和产品质量。本文提出一种稀土熔盐电解过程中氧化物浓度的软测量方法,基于槽电阻与氧化稀土浓度间的关系曲线,通过跟踪槽电阻变化间接测量氧化物的浓度。对电解槽内电阻进行采样,根据不同时刻的槽电阻、槽电阻斜率、槽电阻累积斜率以及是否添加物料,构建基于BP神经网络的槽电阻预测模型,进而对稀土熔盐电解过程中氧化物浓度做出预测。仿真结果表明,使用BP神经网络可以对槽电阻进行有效预测,实时获得氧化稀土浓度状态。研究结果可为实现稀土熔盐电解智能化升级改造提供一定的理论依据。