湿法炼锌是目前锌冶炼行业使用最广泛的方法,其占比高达85%。这种方法80%的能耗来自于锌电积环节。其中电化学阻抗技术作为研究锌电积电极材料的方法之一,具有对研究对象干扰小、获取动力学过程信息丰富等特点,在锌电积领域有着深入而广泛的应用。因此研究快速、准确的电阻抗测量以及解析方法对锌电积研究具有重大意义。本文以电化学阻抗谱作为研究对象,利用深度学习针对电化学阻抗谱测量和解析两个方面展开研究,实现了基于深度学习的电化学阻抗谱测量以及电化学阻抗谱等效电路识别,本文的主要研究工作内容如下:提出一种基于深度学习的电化学阻抗谱测量方法。首先,针对电化学阻抗测量进行数据分析工作,通过构建信号采集仿真系统采集电流电压数据,将采集数据进行特征提取得到电压信号、电压信号幅值信息、电压信号相位信号、电压信号幅值与电流信号幅值比、电压信号与电流信号的相位差5种特征变量,通过最大互信息数、斯皮尔曼相关系数两种方法进行特征筛选确定5种特征变量中平均值处理后的幅值比为本文电化学阻抗谱测量方法的特征参数。其次,通过Python语言设计了可以大批量生成数据集的联合计算模型,从而实现数据集的建立。构建CNN（Convolution Neural Network,CNN）和LSTM（Long Short-Term Memory,LSTM）两种深度学习网络模型对电化学阻抗谱的实部和虚部分别进行测量,并对两种模型的网络超参数进行优化。测量结果显示CNN网络模型的测量效果明显优于LSTM网络模型,CNN实部和虚部的评估指标均方误差（MSE）分别为0.222、0.006,平均绝对误差（MAE）分别为0.336、0.044,说明CNN网络模型在电化学阻抗谱测量方面有着一定的优越性。最终,将基于CNN的电化学阻抗谱测量方法应用于锌电积体系,应用结果显示该方法的测试结果与商用电化学工作站基本一致。并且针对实验的不同条件下,CNN网络模型均能实现锌电积体系下的电化学阻抗谱测量。提出一种基于深度学习的电化学阻抗谱等效电路识别的方法。首先,通过收集锌电积过程的典型等效电路和对应的电化学阻抗数据作为数据集并进行数据预处理。其次,构建CNN与LSTM相结合的混合模型对电化学阻抗谱等效电路进行识别,并对模型的网络超参数进行优化。该网络模型采用CNN提取EIS数据的特征信息,利用堆叠的LSTM提取电化学阻抗谱数据前后关联的深层次序列特征,最终得出等效电路选取结果。识别实验结果表明,相比于CNN、LSTM以及对应的改进模型,CNN-LSTM的分类效果更好,选取等效电路准确率达到90.87%。最终,将该方法应用于真实锌电积电化学阻抗谱分析。结果显示该方法得出电化学阻抗谱所属等效电路的概率分布与通过电化学专业软件的拟合结果完全对应,表明CNN-LSTM网络模型在锌电积电化学阻抗谱研究中能够实现等效电路的选取。通过利用深度学习方法实现锌电积体系电化学阻抗谱的测量以及等效电路识别,为锌电积电极材料的研究提供了新的思路和方向。