Hyto Energy setzt fortschrittliche KI-Algorithmen für die vorausschauende Fehlererkennung in alkalischen und PEM-Elektrolyseuren ein. Maschinelle Lernmodelle analysieren Sensordaten (Spannung, Temperatur, Durchflussraten), um Anomalien zu erkennen, die auf Membranverschleiß, Elektrodenkorrosion oder Elektrolytungleichgewichte hinweisen. KI-gestützte Diagnosetools können beispielsweise frühzeitig Anzeichen von PEM-Membranermüdung oder Leckagen in alkalischen Zellen erkennen und somit proaktive Wartungsmaßnahmen ermöglichen, wodurch Ausfallzeiten reduziert werden. Das Ingenieursteam von Hyto Energy arbeitet mit Partnern zusammen, um adaptive Schwellwertmethoden und Anomalieerkennungstechniken umzusetzen und so eine robuste Zuverlässigkeit in Großanlagen zur Wasserstoffproduktion sicherzustellen. Für detaillierte technische Spezifikationen oder die Integration von Diagnosesystemen kontaktieren Sie bitte unsere technischen Experten.
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