基于PCA-ANN的碱性电解水系统气体纯度预测

TQ151.1+6; 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...

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Published in华东理工大学学报（自然科学版） Vol. 49; no. 3; pp. 305 - 314
Main Authors 黄超, 李航, 周利, 毕可鑫, 戴一阳, 李汶颖
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 四川大学化工学院,成都 610000%清华四川能源互联网研究院,成都 610000 01.06.2023
Subjects
碱性电解水
主成分分析
氧中氢
HYSYS
人工神经网络
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Summary:TQ151.1+6; 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.
ISSN:1006-3080
DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20220905003