本申请涉及铝电解，尤其涉及一种氟化铝添加量的计算方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、铝是有色金属之首，产量仅次于钢铁。在铝冶金工业的所有流程中，电解工序占整个铝生产用能的80％-89％，历来被称为“高耗能产业”，一向素有“电老虎”之称，因此也成为了国家重点调控的产业之一。
2、氟化铝，作为电解铝过程中的添加剂，可以提高电解质的导电率，调整电解液成分，保持合适的电解质分子比；作为电解铝过程中的助熔剂，可以降低氧化铝的熔点，控制电解过程的热平衡，降低能源消耗。因此，电解铝过程中，氟化铝的添加非常重要。
3、目前对氟化铝的添加量没有系统的计算方法，各企业在添加氟化铝时根据各自习惯进行添加，一般是通过分析离线测量数据对电解槽冷热趋势进行判断并据此确定下一阶段内的氟化铝的调整量。上述方法对操作人员的经验依赖度极高，并且由于电解槽的槽数多，其分析调整的工作量相当大，精准度不高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供了一种氟化铝添加量的计算方法、装置、设备及存储介质，以提高氯化铝添加量的计算准确性，从而解决人工调整氟化铝添加量精准度不高的问题，其具体技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种氟化铝添加量的计算方法，所述方法包括：
3、获取待测电解槽的技术参数；
4、利用预测模型处理所述待测电解槽的技术参数，得到基准氟化铝添加量，其中，所述预测模型基于多个电解槽的历史技术参数以及多个所述电解槽的历史氟化铝添加量训练得到；
5、确定与所述待测电解槽对应的目标分子比和修正参数；
6、基于所述待测电解槽的技术参数、所述基准氟化铝添加量、所述目标分子比和所述修正参数，计算最优氟化铝添加量。
7、在一种可能的实现方式中，所述确定与所述待测电解槽对应的目标分子比和修正参数，包括：
8、基于所述待测电解槽的工艺数据确定所述目标分子比和所述修正参数。
9、在一种可能的实现方式中，所述基于所述待测电解槽的技术参数、所述基准氟化铝添加量、所述目标分子比和所述修正参数，计算最优氟化铝添加量，包括：
10、基于所述待测电解槽的技术参数和所述目标分子比，计算氟化铝调整所需量；
11、基于所述待测电解槽的技术参数、所述氟化铝调整所需量、所述目标分子比和所述基准氟化铝添加量，计算周日均氟化铝添加量；
12、基于所述周日均氟化铝添加量和所述修正参数，计算所述最优氟化铝添加量。
13、在一种可能的实现方式中，所述预测模型的训练过程，包括：
14、获取多个所述电解槽的历史技术参数和多个所述电解槽的历史氟化铝添加量，得到训练数据；
15、确定卷积神经网络模型的模型参数；
16、利用所述训练数据对所述卷积神经网络模型进行训练，将训练好的所述卷积神经网络模型确定为所述预测模型。
17、在一种可能的实现方式中，在所述计算最优氟化铝添加量之后，所述方法还包括：
18、将所述待测电解槽的最新技术参数和实际氟化铝添加量添加至所述训练数据，得到更新训练数据；
19、利用所述更新训练数据对所述预测模型的模型参数进行优化。
20、第二方面，本申请还提供了一种氟化铝添加量的计算装置，所述装置包括：
21、获取模块，用于获取待测电解槽的技术参数；
22、处理模块，用于利用预测模型处理所述待测电解槽的技术参数，得到基准氟化铝添加量，其中，所述预测模型基于多个电解槽的历史技术参数以及多个所述电解槽的历史氟化铝添加量训练得到；
23、确定模块，用于确定与所述待测电解槽对应的目标分子比和修正参数；
24、计算模块，用于基于所述待测电解槽的技术参数、所述基准氟化铝添加量、所述目标分子比和所述修正参数，计算最优氟化铝添加量。
25、在一种可能的实现方式中，所述计算模块，包括：
26、调整量计算单元，用于基于所述待测电解槽的技术参数和所述目标分子比，计算氟化铝调整所需量；
27、周日均添加量计算单元，用于基于所述待测电解槽的技术参数、所述氟化铝调整所需量、所述目标分子比和所述基准氟化铝添加量，计算周日均氟化铝添加量；
28、最优量计算单元，用于基于所述周日均氟化铝添加量和所述修正参数，计算所述最优氟化铝添加量。
29、在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
30、数据获取模块，用于获取多个所述电解槽的历史技术参数和多个所述电解槽的历史氟化铝添加量，得到训练数据；
31、参数确定模块，用于确定卷积神经网络模型的模型参数；
32、训练模块，用于利用所述训练数据对所述卷积神经网络模型进行训练，将训练好的所述卷积神经网络模型确定为所述预测模型。
33、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器以及处理器；
34、其中，所述存储器用于存储计算机程序；
35、所述处理器用于执行所述存储器中的计算机程序，以实现上述第一方面或第一方面任一项所述的方法。
36、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第一方面任一项所述的方法。
37、在本申请实施例中，获取待测电解槽的技术参数；利用预测模型处理待测电解槽的技术参数，得到基准氟化铝添加量，其中，所述预测模型基于多个电解槽的历史技术参数以及多个电解槽的历史氟化铝添加量训练得到；确定与待测电解槽对应的目标分子比和修正参数；基于待测电解槽的技术参数、基准氟化铝添加量、目标分子比和修正参数，计算最优氟化铝添加量。本申请实施例通过预测模型得到基准氟化铝添加量，还通过目标分子比和修正参数对基准氟化铝添加量进行调整，使计算得到的最优氟化铝添加量更加精准，在减少人工调整添加量的同时，达到了更精准与稳定的氟化铝控制效果，从而使氟化铝的消耗与添加达到均衡状态，提高了电解铝生产过程的稳定性。
1.一种氟化铝添加量的计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待测电解槽对应的目标分子比和修正参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待测电解槽的技术参数、所述基准氟化铝添加量、所述目标分子比和所述修正参数，计算最优氟化铝添加量，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述计算最优氟化铝添加量之后，所述方法还包括：
6.一种氟化铝添加量的计算装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块，包括：
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器以及处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
