铝电解设备结构复杂,生产环境恶劣,受电场、磁场、热场、流场、应力场、浓度场及多场耦合交叉影响,故障频繁发生,导致电流效率降低,能耗急剧增加,污染气体排放增加,造成设备损坏和人员伤亡等重大安全事故。而铝电解槽因大修停槽造成的经济损失更为巨大,对铝电解槽剩余寿命进行预测,进而科学合理的制定铝电解槽大修计划是铝电解行业重点研究的技术难题。本文基于铝电解槽真实历史生产数据,利用大数据挖掘技术、深度学习理论对铝电解槽阳极效应故障诊断和槽剩余寿命预测方法展开研究,取得了如下研究成果:（1）本文创新性地将深度学习理论应用于铝电解生产过程中的阳极效应故障诊断预测任务。针对具有不同数据特征的槽况参数,建立了LSTM-SDAE-RF新型阳极效应故障融合预测模型。（2）在模型优化方面,引入Batch Normalization算法,并在模型运行过程中加入梯度检验,提高了模型的稳定性和收敛速度,改进传统Adam算法,引入学习率衰减,加快模型学习速度,降低了噪声,提高了模型性能。仿真试验结果表明,模型分类准确率达到94.37%,F1-score达到0.9254,提前预报时间达到16分钟,相比单一LSTM网络模型,融合模型分类准确率和F1分数分别提高4.3%和8.17%;另经现场试验,融合模型分类准确率平均值达到90.83%,F1分数平均值达到0.8488。（3）基于铝电解槽生命周期数据,从以下三方面进行了数据可视化分析研究:铝电解生产主要工艺参数随铝电解槽运行时间的变化;不同槽龄的电解槽槽况参数聚类情况;铝电解槽主要工艺参数的数据整体分布情况与槽龄的关系,得出如下结论:1)电压、电流、出铝量等参数随着铝电解槽运行时间的增加出现明显的变化;2)处于相同寿命范围内的电解槽其槽况参数特征之间具有相似性;3)不同槽龄的铝电解槽的主要工艺参数在数据分布上有着显著差异。（4）创新性地提出了基于互信息的最大相关最小冗余方法对铝电解槽剩余寿命数据进行特征选择,选出效应系数、氧化铝量、氟化盐等10个主要特征参数,建立基于支持向量回归的槽剩余寿命预测模型,用遗传算法对其超参数进行优化,并设置多个评价指标对模型性能进行综合评判。试验结果表明,经遗传算法优化后的支持向量回归模型槽剩余寿命预测平均绝对误差为175.92天（目前行业平均绝对误差超过400天）,决定系数达到0.8722,与同类回归模型相比,槽剩余寿命预测平均绝对误差降低21.4%,决定系数提高14.7%。