A genetic‐algorithm‐based optimal scheduling system for full‐filled tanks in the processing of starting materials for alumina production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the instability of mine sources and the uncertainty of the composition of returned lye and waste liquid, there exists a significant fluctuation of raw slurry quality in the blending process of starting materials for sintering. The expected slurry was obtained through the mixing of starting materials in full‐filled tanks. In this article, an optimal scheduling model of full‐filled tanks is developed based on material balance principle and expert experiences subject to technological requirements. To solve such optimization problem, an improved genetic algorithm (IGA) is proposed, in which the intervention strategy is introduced into the random process of population initialization to obtain the well‐proportioned initial population and the probabilities of crossover and mutation are changed according to the difference between the fitness value of the best solution and the average fitness value of the better solutions as well as the difference between the fitness value of the best solution and the average fitness value of the current population to prevent premature convergence. The IGA‐based optimization system was applied to the processing of raw slurry for alumina production and the actual running results show that the composition fluctuation in mixed raw slurry decreased significantly, effectively improving the eligibility rate of the mixed raw slurry and contributing to the stabilization of the subsequent process of alumina production.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle