基于PCA-ANN的碱性电解水系统气体纯度预测

摘要：

绿氢是以可再生能源为能源供给并通过电解水技术制备的氢.为了实现碳中和的目标,化工领域原料氢的一部分可以用绿氢替代.目前各种电解水技术中,碱性电解水技术制氢适用于化工过程.若要大规模地将碱性电解水技术用于化工生产,则关键指标氧中氢(HTO)决定了装置运行的安全性和经济性.为了预测HTO值,采用HYSYS对碱性电解水系统进行建模,并对生成的数据采用皮尔逊相关性分析:选取 7个相关变量为输入参数,建立了基于主成分分析-人工神经网络(PCA-ANN)的气体纯度预测模型,得出最佳模型的平均绝对误差(MAE)为 0.203 0,均方差(MSE)为 0.095 6,决定系数(R2)为 0.715 4,优化边界条件异常数据后模型R2 达到0.950 7.

关键词：碱性电解水、氧中氢、HYSYS、主成分分析、人工神经网络

所属期刊栏目：49

分类号：TQ151.1+6

资助基金：国家重点研发计划;四川省科技计划

在线出版日期：2023-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：305-314