电解铝分子比预测数据集

（1）从企业电解槽控系统实时运行数据（温度、电压、铝水平、电解质水平等），从生产线化验记录分子比、氧化铝浓度等化验结果（定期），从物料系统采集氟化盐、氧化铝投料记录。
数据加工：
（1）清洗异常值、空值、填补缺失数据（向上填充和向下填充），统一时间戳对齐。
（2）数据处理训练参数，加上效应系数、剔除电流、总功耗、Fe、Si含量。
（3）构建时间序列特征，用于机器学习模型训练。
预测算法：
采用华为盘古大模型算法建立分子比动态预测模型。

(1) Data sources:
- Real-time operational data from the enterprise electrolytic cell control system, including temperature, voltage, aluminum level, electrolyte level and other related metrics;
- Periodic laboratory test results from the production line, covering molecular ratio, alumina concentration and other test items;
- Feeding records of fluoride salt and alumina collected from the material management system.

Data processing:
1. Conduct data cleaning: remove outliers and null values, fill missing data via forward filling and backward filling, and unify and align timestamps;
2. Process training parameters: add the effect coefficient, and eliminate features including current, total power consumption, Fe and Si content;
3. Construct time-series features for machine learning model training.

Prediction algorithm: A dynamic molecular ratio prediction model is established using Huawei Pangu Large Language Model (LLM) algorithm.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于电解铝工艺优化的预测数据集，包含1348条数据，每周更新，旨在通过整合电解槽运行参数、投料记录和实验室数据，构建分子比预测模型。其核心特点是服务于智能调控场景，能实时预测分子比趋势、预警异常并提供调整策略，采用华为盘古大模型算法进行动态预测，以帮助企业提高电流效率和节能降耗。