Hyto Energy wykorzystuje zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji do predykcyjnego wykrywania usterek w elektrolizerach zasadowych i PEM. Modele uczenia maszynowego analizują dane z czujników (napięcie, temperatura, natężenie przepływu), aby identyfikować anomalie wskazujące na degradację membrany, korozję elektrod lub niezbalansowanie elektrolitu. Na przykład, narzędzia diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji mogą wykrywać wczesne objawy zmęczenia membrany PEM lub wycieku w komorze zasadowej, umożliwiając konserwację profilaktyczną i zmniejszając przestoje. Zespół inżynieryjny firmy współpracuje z partnerami przy wdrażaniu technik adaptacyjnego progowania i wykrywania anomalii, zapewniając wysoką niezawodność w systemach produkujących wodór na dużą skalę. Aby uzyskać szczegółowe dane techniczne lub zintegrować system diagnostyczny, skontaktuj się z naszymi ekspertami technicznymi.
Nasz profesjonalny zespół sprzedaży czeka na rozmowę z Tobą.