基于机器学习的氢气加注系统流量调控策略研究.docx

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2025-10-27 发布于重庆
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基于机器学习的氢气加注系统流量调控策略研究

前言

氢气加注系统涉及高压气体操作，安全性是系统设计的重要考虑因素。机器学习可以通过历史数据进行安全性风险评估与预测，实时检测加注过程中的异常行为。例如，通过分类模型识别潜在的风险点，如温度过高、压力异常等，通过智能报警系统及时提示操作人员。基于机器学习的故障预测模型可以提前发现设备的潜在故障，从而避免设备损坏或安全事故。

无监督学习不依赖于历史标注数据，而是通过分析数据本身的特征和结构来发现隐藏的模式。在氢气加注系统中，无监督学习可以用于识别异常模式、异常数据点或系统故障。例如，通过聚类算法对加注过