神经网络在稀土熔盐电解槽槽压中的应用研究

采用BP神经网络算法研究了氟化物体系稀土电解槽设计时的重要参数如极距、电流密度、槽电压等对电能效率的影响,通过对多个槽体的现场取样数据模拟测试分析,研究了一种基于BP神经网络算法的稀土电解槽槽压模型,研究表明,该模型能够较为准确地预测极距、电流密度与槽电压关系,可用于新型稀土电解槽的优化设计。

稀土金属制备用石墨阳极特性分析

为探究影响稀土金属制备用石墨阳极使用寿命的主要因素,采用数码显微镜、光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、同步热分析仪、四探针测试仪对不同使用寿命石墨阳极的宏观和微观形貌、晶体结构、石墨化度、热学性能、电阻率进行了比较和综合评估。结果表明,石墨阳极电阻率、内部裂纹及孔隙度是造成石墨阳极使用寿命差异的主要因素。研究结果可为稀土金属制备用石墨阳极的筛选提供参考,为企业降本增效提供技术支持。