人工智能在铝冶炼能源管控中的应用

罗 云 （ 遵义铝业股份有限公司 ）

Abstract

铝冶炼作为典型的高耗能、高碳排工业过程，其能源消耗占全球工业总能耗的约3%，二氧化碳排放量 亦十分可观。在全球“双碳”目标（碳达峰、碳中和）背景下，实现铝冶炼过程的绿色低碳转型已成为行业发展的核 心议题。人工智能（ArtificialIntelligence,AI）技术凭借其强大的数据处理、模式识别与智能决策能力，为铝冶炼能源 管控提供了全新的技术路径。本文从环境工程专业视角出发，系统梳理了铝电解槽、阳极焙烧、余热回收等关键环节 的能耗特征与碳排放机制，深入探讨了机器学习、深度学习、强化学习及数字孪生等AI技术在铝冶炼能源优化中的具 体应用场景，构建了“感知—分析—决策—执行”一体化的智能能源管控体系。通过案例分析与效益评估，验证了AI 技术在降低单位铝能耗、减少碳排放、提升资源利用效率方面的显著成效。最后，本文对AI在铝冶炼绿色化进程中面 临的挑战与未来发展方向进行了展望，旨在为推动铝工业的可持续发展提供理论支撑与实践参考。

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