兰铝大型预焙槽电解铝技改项目安装工程总承包总结

对中国铝业兰州分公司大型预焙槽电解铝技术改造项目的核心工程——电解车间、电解烟气净化及氧化铝超浓相输送安装工程实行工程总承包管理的情况进行总结,探讨了总承包工作的主要优势和存在的问题。     

云铝股份300kA大型预焙电解槽技改项目

“九五”期间,云铝进行一期技改,采用当时国内一流的186kA大型预焙槽,对原有6 0kA的生产线进行彻底改造,同时建成年产6万t预焙阳极炭素生产线,极大提高了企业技术装备和科技含量。自2 0 0 1年下半年云铝投资2 1亿元,与贵州铝镁设计院联合开发,实施云铝“环境治理、节能技改”二     

国内外大型预焙槽生产技术开发应用历程回顾及展望

文章重点介绍了国内外大型预焙槽生产技术的开发应用历程，分析了国内外大型预焙槽技术方面的主要差距，提出了一些大型预焙槽技术创新的目标和方向，并对如何解决电解铝工业面临的战略问题提出了思考。     

大型预焙槽阳极提升机构设计

对预焙槽阳极提升机构基本形式、工作特点及设计要求进行了论述。对提升速度、吊点位置及轴承形式等提出了独到的见解。     

铝用预焙阳极碳块的质量控制

本文提出了影响预焙阳极碳块质量的关键因素,并对如何控制这些因素做了分析探讨     

预焙阳极及其原材料中微量元素的测定

电解铝用预焙阳极的生产需要的原材料主要是石油焦和沥青。原料中的微量元素不仅直接影响预焙阳极的质量，而且影响预焙阳极的寿命和铝液的质量。本文通过灰化温度的研究、各个元素测定条件的试验，制定了用分光光度法、原子吸收光谱法和等离子体光谱法测定预焙阳极度其原材料中Si、Fe、Ni、Ti、V、Zn、Pb、Na、Ca等微量元素的分析方法。     

预焙阳极仍受需求制约

自2009年以来,国内铝用预焙阳极企业的利润保持在较低水平。随着电解铝行业减产力度加大,预焙阳极将受需求制约因素影响,开始自身缩减产能,其价格随焦市而动。预焙阳极受上下游挤压或有可能带来大面积减产。     

大型预焙铝电解槽槽膛内形模拟计算

普通预焙槽电解过程会形成一定厚度的槽帮，它的形成对于铝电解生产的正常进行有着十分重要的作用。本文用有限元方法建立了一个200kA预焙槽的二维电热模型，通过循环迭代，模拟出了其槽膛内形。计算结果与现场测试结果比较表明，二者吻合较好。     

大型预焙槽焦粒焙烧探讨

国内目前采用的焙烧方法主要有两种:铝液焙烧及焦粒焙烧.焦粒焙烧法具有操作相对简便、技术可靠、焙烧时间短,一次可焙烧多处电解槽等优点,现已在大型预焙槽电解铝厂得到普遍应用,以求减少对电解槽内衬材料的热冲击及筑炉时存在的裂缝等缺陷,希望在启动后由电解质优先进入从而阻挡铝液的持续渗入.     

关于大型预焙槽管理基本原则的探讨

就我国各系列大型预焙槽管理方式的不同,从管理前提条件、管理办法等方面,对大型预焙槽管理的基本原则进行了探讨。     

电解铝投资项目风险评价方法探讨

电解铝投资项目具有投资大、周期长等特点,投资效益受电解铝价格、经营成本和建设投资的影响较大,准确识别并判断这些风险因素对投资效果的影响十分重要.本文对电解铝投资项目风险评价的几种主要方法进行比较,通过案例分析,得出蒙特卡洛模拟法能较为全面地评价电解铝投资项目的风险.     

某联营企业电解铝项目总图运输设计分析

通过对某联营企业电解铝项目的设计,指出这一类工厂总平面布置在用地偏紧的情况下,应根据企业的场地现状,抓住重点,以电解厂房和铁路布置为突破口,解决用地不足的问题.防洪设计,既要保重点,又要照顾一般,具体情况具体分析.     

大型预焙铝电解槽局部破损小修的生产实践

对350 kA电解槽实施小修的可行性进行分析,介绍了破损大型预焙电解槽小修采取的技术措施及管理中需要注意的问题.     

不同开槽阳极铝电解槽的节能性研究

基于有限体积方法,建立三维传统阳极、纵向开槽和横向开槽阳极铝电解槽非稳态数学模型,采用磁动力流体模型(MHD)中电势法计算电磁场,把电磁力作为动量方程的源项,通过流体体积函数(VOF)法追踪电解质-铝液界面的波动,用离散相模型(DPM)追踪气泡的运动路径.对比分析传统阳极、纵向开槽和横向开槽阳极铝电解槽中电解质-铝液界面波动和气泡分布情况.结果表明,纵向开槽阳极下电解质-铝液界面波动幅度小于横向开槽阳极下的电解质-铝液界面波动幅度,且都小于传统阳极下电解质-铝液界面波动幅度.纵向开槽阳极底部的气体体积分数最小.     

Predictive control of aluminum electrolytic cells using neural networks

In this work, neural networks are built and trained to be used in a predictive control scheme for the aluminum electrolytic cell. An efficient control of the cell requires the knowledge of predicted future values of the decision variables in order to enable the standard (nonpredictive) control logic to take anticipated actions to prevent the anode effect, a destabilizing event occurring during cell operation. The networks are first trained on data obtained from a computer simulator of the cell prior to undergoing further on-line learning. Trained to predict the cell resistance and the resistance’s trend indicators, the networks are applied to the control of cells in different cell states, with a view to preventing anode effects, the latter being deliberately induced by reducing the alumina feed rate or reducing the feeding frequency and duration. Results show that, with neural-predictive control, anode effects can be avoided, which should result in increased thermal stability, decreased power consumption, and reduced fluoride emissions. Further, the on-line learning capacity of the networks offers a good perspective for their application to other complex industrial processes as well.     

加快我厂电解铝业发展的对策与措施

本文概述了我厂电解铝业的现状,加入WTO对我厂铝业的影响以及面临的压力与挑战。同时,针对加入WTO后所面临的问题,提出了加快我厂电解铝业发展的有关对策与措施。     

称重给料机在铝电解石油焦煅烧工艺的应用

叙述了称重给料机在石油焦煅烧工艺中的应用,重点介绍了称重给料机的工作原理、组成和技术特点.     

现代EPC工程项目管理讲座第二讲:EPC工程项目报价和项目启动

介绍EPC工程总承包项目报价，及其在项目中标之后对项目实施的影响；工程公司报价组织、职责和程序，影响报价水平和质量的要素，以及在合同条件下的项目启动。     

现代EPC工程项目管理讲座第三讲:EPC工程总承包项目管理要点

介绍EPC工程项目管理组织实施方式的演变和发展；EPC工程总承包项目管理要点和EPC工程总承包的优越性。     

Intelligent control of the feeding of aluminum electrolytic cells using neural networks

To be efficient, the control of alumina feeding of the electrolytic cell must be based on cell resistance, alumina concentration, and cell state. Most control schemes now in use are based on cell resistance only, and, thus, constitute an open-loop control that lacks robustness because their decision criteria are not explicitly tied to concentration nor to cell state. This results in the cell operating at nonoptimal concentrations, and cell efficiency is diminished. An optimal operation requires a knowledge of concentration and an adjustment of the decision criteria as a function of concentration. A learning vector quantization (LVQ) type of neural network was built and trained to recognize the cell state. Knowing the state of the cell and its resistance, concentration can be estimated using predetermined regression functions. The decision criteria for the control logic are then consequently adapted. A closed-loop control scheme is thus obtained. Results show that, with its control so structured, the cell can operate at or near optimal concentrations independently of its state. This flexible and intelligent character of the neural control can provide a considerable advantage as compared to the standard control.