本發(fā)明涉及電解水制氫，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的電解水制氫優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源需求的不斷增加和環(huán)保要求的日益嚴(yán)格，電解水制氫作為一種清潔、高效的制氫技術(shù)，受到了廣泛關(guān)注，電解水制氫過程利用電能將水分解為氫氣和氧氣，是實現(xiàn)綠色能源的重要途徑之一，尤其是在可再生能源迅速發(fā)展的背景下，電解水制氫被視為未來氫能供應(yīng)鏈的重要組成部分，然而，電解水制氫過程的效率和穩(wěn)定性直接受到氣泡行為、電極材料疲勞以及電解操作條件的影響，因此，如何優(yōu)化電解過程中的各項參數(shù)，提升系統(tǒng)的整體性能，成為行業(yè)中的重要課題。

2、然而，現(xiàn)有的電解水制氫技術(shù)在氣泡管理和電極材料的疲勞預(yù)測方面存在顯著不足，現(xiàn)有技術(shù)通常僅依賴于固定參數(shù)進行電解操作，缺乏對氣泡行為的動態(tài)管理，容易導(dǎo)致氣泡在電極表面的堆積，增加電解阻抗，降低電解效率，此外，傳統(tǒng)的電極材料疲勞壽命預(yù)測方法未能充分考慮腐蝕環(huán)境、電流密度以及應(yīng)力集中效應(yīng)等多重因素，難以精確預(yù)測材料的使用壽命，導(dǎo)致電極過早失效或維護不及時，從而影響了系統(tǒng)的連續(xù)性和安全性。

3、本發(fā)明的目的在于提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的電解水制氫優(yōu)化方法，能夠顯著提高電解效率，延長電極使用壽命，優(yōu)化電解操作與維護管理，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性，從而為電解水制氫的工業(yè)應(yīng)用提供可靠和高效的技術(shù)解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的電解水制氫優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

2、一種基于大數(shù)據(jù)分析的電解水制氫優(yōu)化方法，包括以下步驟：

3、s1，數(shù)據(jù)采集：通過傳感器實時采集電解水制氫過程中的運行數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、溫度、壓力、氣泡行為以及電極材料性能；

4、s2，數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提?。簩Σ杉倪\行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并基于預(yù)處理后的運行數(shù)據(jù)，提取與電解效率和電極壽命相關(guān)的特征，包括氣泡特征以及電解特征，氣泡特征包括氣泡生成速率、大小以及電極表面的局部壓力，電解特征包括電流密度、溫度變化、化學(xué)反應(yīng)活性、電壓波動情況以及電極材料的應(yīng)力分布；

5、s3，基于自適應(yīng)聲波控制的氣泡管理：基于提取的氣泡特征，利用自適應(yīng)聲波控制算法動態(tài)調(diào)節(jié)聲波的頻率和強度，優(yōu)化氣泡在電極表面的分布與排放路徑，具體包括：

6、s31，聲波控制參數(shù)初始化：根據(jù)提取的氣泡特征，初始化聲波控制機制的參數(shù)，包括聲波的初始頻率和強度；

7、s32，自適應(yīng)聲波調(diào)節(jié)：在電解過程中，使用自適應(yīng)聲波控制算法動態(tài)調(diào)節(jié)聲波的頻率和強度，持續(xù)優(yōu)化聲波對氣泡的作用效果；

8、s33，氣泡分布優(yōu)化與排放管理：通過調(diào)整聲波的傳播路徑和作用時間，優(yōu)化氣泡在電極表面的分布，并引導(dǎo)氣泡沿設(shè)定的排放路徑迅速離開電極表面；

9、s4，電極材料疲勞預(yù)測與優(yōu)化：基于提取的電解特征，實時分析電極材料的性能變化，預(yù)測電極的疲勞壽命，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果自動調(diào)整電解操作參數(shù)或智能調(diào)度電極的更換操作。

10、可選的，所述s1中的數(shù)據(jù)采集包括：

11、s11，傳感器模塊布置：在電解槽內(nèi)外安裝多個傳感器，包括電壓傳感器、電流傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、光學(xué)傳感器和應(yīng)變傳感器；

12、s12，電壓和電流采集：通過電壓傳感器和電流傳感器分別連接至電解槽的電極，實時測量電解過程中電極的電壓和電流；

13、s13，溫度和壓力監(jiān)測：通過溫度傳感器和壓力傳感器布置在電解槽的不同位置，監(jiān)測電解槽內(nèi)部的溫度分布和壓力變化；

14、s14，氣泡行為監(jiān)測：通過光學(xué)傳感器采集氣泡生成過程以及氣泡在電極表面的分布情況；

15、s15，電極材料性能檢測：將應(yīng)變傳感器貼附于電極材料表面，檢測電極材料的應(yīng)力變化。

16、可選的，所述s2中的數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取包括：

17、s21，數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集運行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)歸一化；

18、s22，氣泡特征提?。禾崛∵\行數(shù)據(jù)中的氣泡特征，具體包括：

19、氣泡生成速率計算：利用光學(xué)傳感器獲取的氣泡生成過程圖像，采用圖像處理算法計算氣泡的生成速率；

20、氣泡大小測量：從氣泡生成過程圖像中分離出氣泡區(qū)域，測量氣泡的直徑或體積；

21、電極表面局部壓力分析：通過流體動力學(xué)模型估算氣泡對電極表面局部壓力的影響；

22、s23，電解特征提取：提取運行數(shù)據(jù)中的電解特征，具體包括：

23、電流密度計算：根據(jù)電流傳感器數(shù)據(jù)和電極面積計算電流密度；

24、溫度變化分析：通過對多個溫度傳感器的數(shù)據(jù)進行差分計算，得到電解槽內(nèi)的溫度梯度及其變化趨勢；

25、化學(xué)反應(yīng)活性評估：結(jié)合電壓和電流密度，通過塔菲爾曲線評估電解過程中電極反應(yīng)的活性；

26、電壓波動分析：通過快速傅里葉變換(fft)對電壓數(shù)據(jù)進行頻域分析，提取電壓波動的頻率和幅值特征；

27、應(yīng)力分布計算：利用應(yīng)變傳感器數(shù)據(jù)，通過應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系式計算電極材料的應(yīng)力分布情況。

28、可選的，所述s31中的聲波控制參數(shù)初始化包括：

29、s311，頻率參數(shù)初始化：根據(jù)氣泡生成速率和大小，確定聲波的初始頻率f0，表示為：

30、

31、其中，k和c為常數(shù)，bubble?size為氣泡的大??；

32、s312，強度參數(shù)初始化：結(jié)合電極表面的局部壓力及氣泡生成速率，確定聲波的初始強度i0，表示為：

33、

34、其中，plocal為電極表面的局部壓力，rbubble為氣泡生成速率。

35、可選的，所述s32中的自適應(yīng)聲波調(diào)節(jié)包括：

36、s321，實時氣泡行為監(jiān)測：在電解過程中，實時獲取氣泡的生成速率、大小以及在電極表面的分布情況；

37、s322，自適應(yīng)控制算法：采用比例-積分-微分(pid)控制算法動態(tài)調(diào)整聲波的頻率和強度，以優(yōu)化氣泡脫離電極表面的效果，表示為：

38、

39、其中，f(t)和i(t)分別為時間t時刻的聲波頻率和強度，f0和i0為初始化時的頻率和強度，e(t)為氣泡行為的偏差量,kp,ki,kd和kp′,ki′,kd′分別為頻率和強度調(diào)節(jié)的比例、積分和微分增益系數(shù)；

40、s323，動態(tài)調(diào)整：根據(jù)比例-積分-微分(pid)控制算法計算出的頻率和強度調(diào)整值，實時調(diào)整聲波的輸出參數(shù)。

41、可選的，所述s33中的氣泡分布優(yōu)化與排放管理包括：

42、s331，聲波傳播路徑調(diào)整：通過對氣泡分布情況的實時監(jiān)測，利用波束成形算法動態(tài)調(diào)整聲波的傳播路徑，表示為：

43、

44、其中，w為波束成形權(quán)重向量，wm為第m個傳感器的權(quán)重，xm(t)為第m個傳感器接收到的信號，τm為信號傳播的延遲時間；

45、s332，聲波作用時間控制：通過實時計算氣泡在電極表面停留的時間，結(jié)合聲波的傳播速度和路徑長度，動態(tài)調(diào)整聲波的作用時間，表示為：

46、

47、其中，toptimal為優(yōu)化后的聲波作用時間，lpath為聲波傳播路徑長度,vsound為聲波在電解液中的傳播速度,δt為基于氣泡大小和生成速率的時間校正因子；

48、s333，氣泡排放路徑引導(dǎo)：結(jié)合調(diào)整后的聲波傳播路徑和作用時間，通過對氣泡行為的反饋調(diào)節(jié)，設(shè)定氣泡的排放路徑，引導(dǎo)氣泡沿著預(yù)定方向迅速離開電極表面，表示為：

49、

50、其中，fradiation是聲輻射力，r是氣泡半徑，ρ是液體密度，φ是聲波勢函數(shù)；

51、fbuoyancy＝ρgvbubble；

52、其中，fbuoyancy是浮力，g是重力加速度，vbubble是氣泡的體積；

53、

54、其中，fdrag是阻力，cd是阻力系數(shù)，a是氣泡的迎風(fēng)面積，v是氣泡的速度；

55、

56、其中，m為氣泡的質(zhì)量，x為氣泡的位置，t為時間；

57、

58、其中，φtotal為總聲波勢函數(shù)，ai為第i個聲波的幅度，ωi為第i個聲波的角頻率，為第i個聲波的相位。

59、可選的，所述s4中的電極材料疲勞預(yù)測與優(yōu)化包括：

60、s41，疲勞壽命預(yù)測：通過實時監(jiān)測電解過程中的電解特征，使用電極材料疲勞預(yù)測模型分析電極材料的性能變化，預(yù)測其疲勞壽命，識別潛在的疲勞風(fēng)險；

61、s42，操作調(diào)整與電極更換：根據(jù)疲勞壽命的預(yù)測結(jié)果，自動調(diào)整電解操作參數(shù)以延緩材料疲勞進程，并在材料壽命接近使用閾值時智能調(diào)度電極更換操作。

62、可選的，所述s41中的電極材料疲勞預(yù)測模型采用coffin-manson模型，所述coffin-manson模型包括：

63、s411，引入腐蝕影響因子：在電解過程中，電極材料的疲勞壽命受到腐蝕環(huán)境的影響，引入腐蝕影響因子ccor修正coffin-manson模型的原始應(yīng)變幅度，表示為：

64、∈＝ccor·(∈e+∈p)；

65、其中，ccor是腐蝕影響因子，∈e是彈性應(yīng)變幅度，∈p是塑性應(yīng)變幅度；

66、s412，引入電流密度影響因子：引入電流密度影響因子jeff修正模型中的應(yīng)變幅度，表示為：

67、jeff＝j(luò)·(1+αj2)；

68、其中，j為電流密度，α為與材料特性相關(guān)的常數(shù)；

69、s413，引入應(yīng)力集中效應(yīng)：引入應(yīng)力集中系數(shù)∈eff，修正應(yīng)變幅度，表示為：

70、∈eff＝kt·∈；

71、其中，kt為應(yīng)力集中系數(shù)；

72、s414，疲勞壽命預(yù)測：整合腐蝕影響因子、電流密度影響因子以及應(yīng)力集中系數(shù)，預(yù)測電極材料在電解水制氫過程中的疲勞壽命，表示為：

73、

74、其中，∈eff為修正后的有效應(yīng)變幅度，σf′為疲勞強度系數(shù)，e為材料的彈性模量，nf為材料的疲勞壽命，b為疲勞強度指數(shù)，∈f′為疲勞延性系數(shù)，c為疲勞延性指數(shù)。

75、可選的，所述s42中的操作調(diào)整與電極更換包括：

76、s421，自動調(diào)整電解操作參數(shù)：基于coffin-manson模型的疲勞壽命預(yù)測結(jié)果，實時監(jiān)測電極材料的疲勞狀態(tài)，當(dāng)檢測到材料的疲勞壽命正在逐漸減少時，自動調(diào)整電解操作參數(shù)，包括電流密度、溫度和電解液濃度；

77、s422，智能調(diào)度電極更換：當(dāng)coffin-manson模型預(yù)測的材料疲勞壽命接近預(yù)設(shè)的使用閾值時，自動生成電極更換的指令，并智能調(diào)度電極更換操作。

78、一種基于大數(shù)據(jù)分析的電解水制氫優(yōu)化系統(tǒng)，用于實現(xiàn)上述的一種基于大數(shù)據(jù)分析的電解水制氫優(yōu)化方法，包括以下模塊：

79、數(shù)據(jù)采集模塊：通過傳感器實時采集電解水制氫過程中的運行數(shù)據(jù)，運行數(shù)據(jù)包括電壓、電流、溫度、壓力、氣泡行為以及電極材料性能；

80、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取模塊：對采集的運行數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并基于預(yù)處理后的運行數(shù)據(jù)，提取與電解效率和電極壽命相關(guān)的特征，包括氣泡特征以及電解特征，氣泡特征包括氣泡生成速率、大小以及電極表面的局部壓力，電解特征包括電流密度、溫度變化、化學(xué)反應(yīng)活性、電壓波動情況以及電極材料的應(yīng)力分布；

81、自適應(yīng)聲波控制模塊：基于提取的氣泡特征，利用自適應(yīng)聲波控制算法動態(tài)調(diào)節(jié)聲波的頻率和強度，優(yōu)化氣泡在電極表面的分布與排放路徑；

82、電極材料疲勞預(yù)測與優(yōu)化模塊：基于提取的電解特征，實時分析電極材料的性能變化，預(yù)測電極的疲勞壽命，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果自動調(diào)整電解操作參數(shù)或智能調(diào)度電極的更換操作。

83、本發(fā)明的有益效果：

84、本發(fā)明，通過實時數(shù)據(jù)采集與精確的特征提取，利用自適應(yīng)聲波控制的氣泡管理技術(shù)，有效優(yōu)化了氣泡在電極表面的分布與排放路徑，減少了氣泡堆積和電解阻抗，從而顯著提高了電解水制氫過程的效率，同時，通過精細的氣泡管理和動態(tài)聲波調(diào)節(jié)，確保了電解過程的穩(wěn)定性，避免了因氣泡堆積導(dǎo)致的性能下降問題。

85、本發(fā)明，通過coffin-manson模型的電極材料疲勞預(yù)測與優(yōu)化技術(shù)，綜合考慮了腐蝕環(huán)境、電流密度和應(yīng)力集中效應(yīng)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測電極材料的疲勞壽命，通過實時調(diào)整電解操作參數(shù)，延緩材料的疲勞進程，智能調(diào)度電極更換操作，延長了電極的使用壽命，降低了維護頻率和成本，確保了設(shè)備的長期高效運行。

86、本發(fā)明，通過智能化的操作調(diào)整與電極更換管理策略，基于疲勞壽命預(yù)測結(jié)果，自動調(diào)整電解操作參數(shù)，并在材料壽命接近閾值時智能調(diào)度電極更換操作，該方法不僅提高了電解系統(tǒng)的可靠性，防止因材料失效導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷，還優(yōu)化了維護計劃，減少了不必要的停機時間，降低了運營成本，提升了整體生產(chǎn)效率和安全性。