神经网络预报低温铝电解的电流效率

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用Na3AlF6-AlF3-CaF2-MgF2-LiF-Al2O3体系中的低摩尔比(n(NaF)/n(AlF3))电解质进行低温电解实验,以大量的实验数据为学习样本,让网络学习以建立各种电解条件与对应电流效率间的非线性映射,用来预报不同电解条件下的电流效率,研究了各种电解工艺参数对电流效率的影响规律。 Low temperature electrolysis experiments were carried out using a low molar ratio of (n (NaF) / n (AlF3)) electrolyte in the Na3AlF6-AlF3-CaF2-MgF2-LiF-Al2O3 system with a large amount of experimental data as learning samples, The nonlinear mapping between the electrolysis conditions and the corresponding current efficiency is used to predict the current efficiency under different electrolysis conditions. The effect of various electrolysis process parameters on the current efficiency is studied.
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