随着铝电解槽槽控系统的发展,对电解槽的总体控制日益完善,但针对电解槽的精细化管理尚处于起步阶段。铝电解在生产过程中产生了大量的数据,例如阳极电压、阴极电压、阴极钢棒温度以及槽壳温度等,通过对这些数据的分析、处理和挖掘,可以及时准确地了解电解槽运行状态,提升铝电解的生产智能管理与控制水平。本文首先对数据挖掘技术在铝电解生产工艺中的应用研究进行了分析。其次,对采集的铝电解槽阳极电压历史数据进行了预处理,并将处理后的数据进行不同粒度下的汇总、分析和可视化。开发了电解槽阳极电压实时监控画面,从历史生产数据中自动获取了每个位置的每块阳极的生命周期电压数据,比较了不同位置阳极电压生命周期数据、相同位置不同生命周期数据和相同位置不同换极时期电压上升期的数据的波动情况。提出了新的聚类评价指标。采用阳极换极上升期长度、速升次数、速升幅度、速降次数、速降幅度、影响因子等数据特征进行了聚类分析,从而实现了对阳极换极质量的评估,并对比不同换极质量下各项参数数据。设计了一种电解槽阳极关键极识别算法。采用分段聚合逼近算法(Piecewise Aggregate Approximation,简称PAA)对电压原始数据进行降维处理,并利用符号聚合近似(Symbolic Aggregation Approximation,简称SAX)算法对阳极电压时间序列数据进行符号化,从而实现了对电压曲线变化模式的挖掘,并对不同位置的阳极电压变化模式进行了相似度分析。基于上述分析方法和相应算法的应用,开发了阳极电压智能分析与挖掘系统,为铝电解槽智能生产和决策提供依据。