4月7日，湖南科技大学与中国科学院大学合作提出了一种多视觉特征信息融合铝电解槽况辨识方法。该项研究从机理上阐述了铝电解槽的火眼视觉特征信息随铝电解槽工况状态变化的规律，该技术采用基于信息协同熵实现了铝电解火眼视觉特征信息与机理模型的融合，并采用区间直觉模糊TOPSIS实现了铝电解槽况状态的辨识。该技术对铝电解槽工况识别精度在86%以上，最高准确率为92%、平均为89.2%。该项研究的成功解决了铝电解生产过程中无法在线检测铝电解工况而长期依赖于工人经验进行判断工况状态的问题，也解决了经验丰富的工艺人员频繁流动造成对异常槽况判断决策准确性下降的问题，能够有效提高铝电解生产过程中工况稳定性，提高产品质量一致性，降低能源消耗，对推动我国“双碳”战略的实施具有重要意义。