Hyto Energy ใช้ขั้นตอนวิธี AI ขั้นสูงสำหรับการตรวจจับความผิดปกติล่วงหน้าในอุปกรณ์แยกน้ำด้วยกระแสไฟฟ้าแบบอัลคาไลน์และแบบ PEM โดยแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ (แรงดันไฟฟ้า อุณหภูมิ และอัตราการไหล) เพื่อระบุความผิดปกติที่บ่งชี้ถึงการเสื่อมสภาพของเมมเบรน การกัดกร่อนของอิเล็กโทรด หรือสมดุลของอิเล็กโทรไลต์ที่ผิดปกติ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือวินิจฉัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของเมมเบรน PEM เสื่อมสภาพ หรือการรั่วของเซลล์ในระบบอัลคาไลน์ ช่วยให้สามารถบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้ทันท่วงที และลดเวลาการหยุดทำงาน ทีมวิศวกรของบริษัทร่วมมือกับพันธมิตรในการนำเทคนิคการปรับค่าเกณฑ์แบบปรับตัวและการตรวจจับความผิดปกติมาใช้ เพื่อให้แน่ใจถึงความน่าเชื่อถือที่มั่นคงในระบบผลิตไฮโดรเจนขนาดใหญ่ สำหรับข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคหรือการบูรณาการระบบวินิจฉัยโดยละเอียด กรุณาติดต่อผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคของเรา