An artificial neural network model for predicting the CO2 reactivity of carbon anodes used in the primary aluminum production

Carbon anode is one of the key components for the electrolytic production of aluminum. It is mainly composed of calcined petroleum coke, coal tar pitch, and recycled carbon materials. The impurities in the raw materials, which are mainly by-products of different industries, influence significantly the quality of anodes. Usually, no well-known mathematical relationship exists between the various physical and chemical properties of raw materials and the final anode properties. In such situations, the artificial neural network (ANN) methods can serve as a useful tool to predict anode properties. In this study, published data have been used to show the proficiency of different artificial neural networks using the MATLAB software. The average error between the predicted and experimental values is around 6 %. The artificial neural network was also used to identify the effect of impurities such as, vanadium, iron, sodium, and sulfur on the CO2 reactivity of anodes. ANN also showed the effect of pitch percentage and coke porosity on the CO2 reactivity of anodes. The effect of CO2 and air reactivities of coke on the CO2 reactivity of anode was also studied. The predictions were found to be in good agreement with the results of other studies in the literature

Development of techniques and tools for the determination of carbon anode quality

The quality of prebaked carbon anodes, consumed in electrolysis during the primary aluminum production, has an important impact on the cell performance. The anode quality depends on the raw material quality and operating conditions in the anode plant. Development of simple, quick, and inexpensive techniques and tools for anode quality control will help industry identify the source of problems and take the necessary corrective actions rapidly. In this article, different quality control tools developed to find the wettability of coke by pitch, effect of mixing on coke particle size distribution, metallic impurity content, optimum vibration time, pitch content in green anode, and the measurement of green and baked anode electrical resistivities are presented. In parallel, data analysis using the artificial neural network (ANN), a powerful statistical tool for such applications, provides complementary information on quality and process. This article also presents the potential utilization of ANN in quality control

Effect of coke granulometry on the properties of carbon anodes based on experimental study and ANN analysis

The available anode-quality petroleum coke is not sufficient to cover the need created by the increase in the world aluminum production. Understanding the consequences of varying calcined coke quality is necessary to possibly compensate for the reduction in coke quality and adjust the anode paste recipe in the subsequent use of coke in order to obtain economically viable production of aluminum. Different fractions of coke particles were mixed to optimize the anode recipe; however, it was laborious to find experimentally the suitable percentage of each fraction in anode paste which would give good anode properties. In this study, Artificial Neural Network (ANN) model was developed for adjusting the granulometry of the raw materials for anode production. Tapped bulk density of dry aggregates was used to predict the anode paste recipe using the ANN method. A new anode recipe (by adjusting the medium fraction in the paste) was proposed based on the predictions of an ANN model, which resulted in improved anode properties

A detection method of metallic impurities (V, Ni, Fe) in coke and carbon anodes and their effect on anode reactivity

Primary aluminum is produced by the electrolysis of alumina in the Hall-Héroult process. The anodes are the source of carbon required for the reduction process. They are made of calcined petroleum coke, butts, recycled anodes, and coal tar pitch. Carbon anodes constitute an important part of the aluminum production cost. During the production of aluminum, carbon anodes are consumed and CO2 is produced. CO2 further reacts with the anode carbon to produce CO. Air also reacts with the exposed anode surface to produce CO2. These reactions increase anode consumption and add to the cost of aluminum production. One of the key industrial goals is to minimize this excess consumption of anodes. The quality of prebaked carbon anodes, consumed in electrolysis during the primary aluminum production, has an important impact on the cell performance. The anode quality depends on the raw material quality and operating conditions in the anode plant. The most common metallic impurities found in cokes and anodes in aluminum industry are vanadium (V), nickel (Ni), and iron (Fe). The properties of the anode are influenced by these impurities. It is reported that they enhance the actual carbon consumption by catalyzing the air and CO2 reactivities in the electrolytic bath. There are different standard methods to quantify the impurities. The American Society for Testing and Materials (ASTM) developed different test methods using Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectrometry (ICP-AES), Atomic Absorption Spectrometry (AAS), and X-ray Fluorescence Spectroscopy (XRF). These standard methods require intensive sample preparation, highly skilled personnel, and costly reagents. The methods are usually time-consuming. Thus, a simple but effective tool is necessary to estimate the level of different impurities in the raw materials and the anode. In this study, colorimetric methods were developed to determine the levels of impurities (Fe, V, Ni) in cokes and anodes. In this method, the metallic impurities were extracted from the carbon sample by acids and/or electrophoresis. A certain amount of the extract was treated with reagents that can form specific color with a particular impurity. The color was analyzed using a custom-made image analysis software. The value of a particular component of the color was plotted against known concentrations of the impurities to prepare a calibration curve. The calibration curve was later used to estimate the concentration of impurity (Fe, V, Ni) in different samples with unknown concentrations. The colorimetric reagents used for the estimation of iron, vanadium, and nickel were potassium thiocyanate, N-benzoyl-N-phenylhydroxylamine, and dimethylglyoxime, respectively. It is possible to estimate the Fe, V, and Ni content in a carbon sample precisely with developed colorimetric methods in less than 30 minutes including sample preparation. In these methods, no costly ultrapure reagent was used, which reduced the cost of analysis. Anodes were fabricated using known amounts of impurities (Fe, V, Ni). The density, electrical resistivity, and air and CO2 reactivities of the anode samples were measured. The effect of the above impurities on the air and CO2 reactivities were studied. It was observed that the impurities can catalyze the reactivities of the anode depending on the relative amount of other impurities. An artificial neural network method, which was previously developed by the carbon group, was trained using the experimental data; and the effect of the impurities on the reactivities was also analyzed. This study was carried out within the framework of the University of Quebec at Chicoutimi (UQAC) and Aluminerie Alouette Inc. (AAI) Research Chair on the Utilization of Carbon in Primary Aluminum Industry (UQAC/AAI Research Chair on Carbon). L'aluminium primaire est produit par l'électrolyse de l'alumine en utilisant le procédé Hall-Héroult. Les anodes sont la source de carbone nécessaire pour le procédé de réduction. Elles sont faites du coke de pétrole calciné, des mégots, des anodes recyclées et du brai de goudron de houille. Les anodes de carbone constituent une partie importante du coût de production de l'aluminium. Lors de la production d'aluminium, les anodes de carbone sont consommées en produisant du CO2. Le CO2 réagit avec le carbone de l'anode et produit du CO. L'air réagit également avec la surface exposée de l'anode et produit aussi du CO2. Ces réactions augmentent la consommation de l'anode et le coût de production de l'aluminium. L'un des objectifs principaux de l’industrie est de minimiser cette consommation excessive d'anodes. La qualité des anodes de carbone précuites, consommées en électrolyse lors de la production d'aluminium primaire, a un impact important sur la performance de la cellule d’électrolyse. La qualité de l'anode dépend de la qualité de la matière première et des conditions d’opération dans l'usine d'anodes. Les impuretés métalliques présentes habituellement dans les cokes et les anodes dans l'industrie de l'aluminium sont le vanadium (V), le nickel (Ni) et le fer (Fe). Les propriétés de l'anode sont influencées par ces impuretés. Selon la littérature, elles augmentent la consommation de carbone réelle en catalysant les réactivités à l'air et au CO2 durant l’électrolyse. Il existe différentes méthodes standards pour quantifier les impuretés. The American Society for Testing and Materials (ASTM) a mis au point différentes méthodes standards qui requit l’utilisation de la spectrométrie d'émission atomique couplée par plasma inductif (ICP-AES), de la spectrométrie d'absorption atomique (AAS) et de la spectroscopie de fluorescence X (XRF). Ces méthodes standards nécessitent une préparation intensive des échantillons, un personnel hautement qualifié et des produits chimiques coûteux. Les méthodes prennent généralement beaucoup de temps. Ainsi, un outil simple, mais efficace est nécessaire pour estimer le niveau des différentes impuretés dans les matières premières et l'anode. Lors de cette étude, des méthodes colorimétriques ont été développées pour déterminer la teneur d'impuretés (Fe, V, Ni) dans les cokes et les anodes. Selon cette méthode, les impuretés métalliques ont été extraites de l'échantillon de carbone par des acides et/ou de l’électrophorèse. Une certaine quantité de l'extrait a été traitée avec des réactifs qui peuvent former une couleur spécifique avec une impureté particulière. La couleur a été analysée en utilisant un logiciel d’analyse d’image développé par le groupe de carbone à l’UQAC. La valeur d'un composant particulier de la couleur a été tracée en fonction des concentrations connues des impuretés pour préparer une courbe d'étalonnage. La courbe d'étalonnage a ensuite été utilisée pour estimer la concentration d'impureté (Fe,V, Ni) dans les différents échantillons pour lesquels les concentrations étaient inconnues. Les réactifs colorimétriques utilisés pour l'estimation du fer, du vanadium et du nickel étaient respectivement le thiocyanate de potassium, la N-benzoyl-N-phénylhydroxylamine et la diméthylglyoxime. Il est possible d'estimer précisément la teneur en Fe, V et Ni dans un échantillon de carbone en moins de 30 minutes avec les méthodes colorimétriques développées, y compris la préparation des échantillons. Aucun réactif ultra-pur coûteux n'a été utilisé, ce qui a réduit le coût de l'analyse. Des anodes ont été fabriquées en utilisant des quantités connues d'impuretés (Fe,V,Ni). La densité, la résistivité électrique et les réactivités à l'air et au CO2 des échantillons d'anode ont été mesurées. L'effet de ces impuretés sur les réactivités à l'air et au CO2 a été étudié. Il a été observé que les impuretés peuvent catalyser les réactivités de l'anode en fonction de la quantité relative par rapport à d'autres impuretés. Un modèle basé sur le réseau de neurones artificiels (RNA), précédemment développé par le groupe de carbone, a été entrainé en utilisant les données expérimentales. Par après, l'effet des impuretés sur les réactivités a été analysé. Cette étude a été réalisée dans le cadre de la Chaire de recherche Université du Québec à Chicoutimi (UQAC) et Aluminerie Alouette Inc. (AAI) sur l’utilisation du carbone dans l’industrie d’aluminium (Chaire de recherche UQAC/AAI sur le carbone)

Étude de l’amélioration de la qualité des anodes par la modification des propriétés du brai

La qualité des anodes produites se doit d’être bonne afin d’obtenir de l’aluminium primaire tout en réduisant le coût de production du métal, la consommation d'énergie et les émissions environnementales. Or, l’obtention des propriétés finales de l'anode nécessite une liaison satisfaisante entre le coke et le brai. Toutefois, la matière première actuelle n’assure pas forcément la compatibilité entre le coke et le brai. Une des solutions les plus prometteuses, pour améliorer la cohésion entre ces deux matériaux, est la modification des propriétés du brai. L’objectif de ce travail consiste à modifier les propriétés du brai par l’ajout d’additifs chimiques afin d’améliorer la mouillabilité du coke par le brai modifié pour produire des anodes de meilleure qualité. La composition chimique du brai est modifiée en utilisant des tensioactifs ou agents de modification de surface choisis dans le but d’enrichir les groupements fonctionnels susceptibles d’améliorer la mouillabilité. L’aspect économique, l’empreinte environnementale et l’impact sur la production sont considérés dans la sélection des additifs chimiques. Afin de réaliser ce travail, la méthodologie consiste à d’abord caractériser les brais non modifiés, les additifs chimiques et les cokes par la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR) afin d’identifier les groupements chimiques présents. Puis, les brais sont modifiés en ajoutant un additif chimique afin de possiblement modifier ses propriétés. Différentes quantités d’additif sont ajoutées afin d’examiner l’effet de la variation de la concentration sur les propriétés du brai modifié. La méthode FTIR permet d’évaluer la composition chimique des brais modifiés afin de constater si l’augmentation de la concentration d’additif enrichit les groupements fonctionnels favorisant l’adhésion coke/brai. Ensuite, la mouillabilité du coke par le brai est observée par la méthode goutte- sessile. Une amélioration de la mouillabilité par la modification à l’aide d’un additif chimique signifie une possible amélioration de l’interaction entre le coke et le brai modifié. Afin de compléter l’évaluation des données recueillies, les résultats de la FTIR et de la mouillabilité sont analysés par le réseau neuronal artificiel afin de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents. À la lumière des résultats obtenus, les additifs chimiques les plus prometteurs sont sélectionnés afin de vérifier l’effet de leur utilisation sur la qualité des anodes. Pour ce faire, des anodes de laboratoire sont produites en utilisant des brais non modifiés et des brais modifiés avec les additifs chimiques sélectionnés. Par la suite, les anodes sont carottées afin de les caractériser en déterminant certaines de leurs propriétés physiques et chimiques. Enfin, les résultats des échantillons d’anodes faites d’un même brai non modifié et modifié sont comparés afin d’évaluer l’amélioration de la qualité des anodes. Finalement, un examen de l’impact possible de l’utilisation d’un additif chimique pour modifier le brai sur la consommation énergétique et en carbone ainsi que la quantité d’aluminium produit est réalisé. Afin de modifier le brai, trois différents additifs chimiques sont sélectionnés, soit un tensioactif et deux agents de modification de surface. L’analyse FTIR des expérimentations menées sur les brais modifiés démontre que deux additifs ont modifié la composition chimique des brais expérimentés. L’analyse des résultats des tests goutte-sessile laisse supposer qu’un brai modifié par ces deux additifs améliore possiblement l’interaction avec les cokes employés dans cette étude. L’analyse par réseau neuronal artificiel des données recueillies permet de mieux comprendre le lien entre la composition chimique d’un brai et sa capacité de mouillabilité avec un coke. La caractérisation des échantillons d’anodes produites permet d’affirmer que ces deux additifs peuvent améliorer certaines des propriétés anodiques comparativement aux échantillons standards. L’analyse des résultats démontre que l’un des deux additifs semble donner des résultats plus prometteurs. Au final, les travaux réalisés au cours de ce projet démontrent qu’il est possible d’améliorer la qualité anodique en modifiant les propriétés du brai. De plus, l’analyse des résultats obtenus fournit une meilleure compréhension des mécanismes entre un brai et un additif chimique