Hyto Energy utilise des algorithmes d'IA avancés pour la détection prédictive des pannes dans les électrolyseurs alcalins et à membrane (PEM). Des modèles d'apprentissage automatique analysent les données des capteurs (tension, température, débits) afin d'identifier des anomalies révélant une dégradation de la membrane, une corrosion des électrodes ou un déséquilibre de l'électrolyte. Par exemple, les outils diagnostiques basés sur l'IA peuvent détecter précocement des signes de fatigue de la membrane PEM ou des fuites dans les cellules alcalines, permettant ainsi une maintenance proactive et réduisant les temps d'arrêt. L'équipe d'ingénieurs de l'entreprise collabore avec ses partenaires pour mettre en œuvre des techniques d'adaptation des seuils et de détection d'anomalies, garantissant une fiabilité optimale des systèmes de production d'hydrogène à grande échelle. Pour obtenir des spécifications techniques détaillées ou une intégration des systèmes de diagnostic, contactez nos experts techniques.