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結(jié)合風險評估布局 ? 薄弱環(huán)節(jié)監(jiān)測：對儲氫容器的薄弱環(huán)節(jié)，如焊縫、法蘭連接處等，布置傳感器。這些部位由于制造工藝或長期使用可能存在潛在的缺陷，容易出現(xiàn)泄漏等安全隱患。通過在這些位置布置氫氣濃度傳感器和應(yīng)變傳感器，可實時監(jiān)測是否有氫氣泄漏以及結(jié)構(gòu)的應(yīng)變情況，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全問題。
能量釋放充分：氫氣的熱值較高，每單位質(zhì)量的氫氣燃燒釋放的能量約為汽油的 3 倍、天然氣的 2.5 倍。在工業(yè)生產(chǎn)中，相同質(zhì)量的氫氣和其他傳統(tǒng)燃料相比，氫氣能釋放出更多的能量，可有效提高能源的利用效率。
通過各系統(tǒng)之間的實時數(shù)據(jù)交互和協(xié)同控制，可更全面地掌握儲氫站的整體運行狀態(tài)，提高對高壓氣態(tài)儲氫系統(tǒng)管理的準確性和效率。遠程監(jiān)控與診斷：建立遠程監(jiān)控中心，通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)對儲氫系統(tǒng)的遠程實時監(jiān)控和診斷。
通過將實際測量數(shù)據(jù)與模型預(yù)測結(jié)果進行對比和分析，及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的異常情況，并對模型進行不斷優(yōu)化和修正，提高模型的準確性和適應(yīng)性。系統(tǒng)軟件與算法升級 優(yōu)化控制算法：采用的控制算法，如模型預(yù)測控制（MPC）、模糊控制等，根據(jù)系統(tǒng)的實時狀態(tài)和目標要求，自動調(diào)整控制策略，實現(xiàn)對儲氫系統(tǒng)的控制。
通過機器學習算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等，建立的儲氫狀態(tài)預(yù)測模型，能夠更準確地預(yù)測儲氫容器的壓力、溫度變化趨勢，及時發(fā)現(xiàn)異常情況。實施數(shù)據(jù)融合技術(shù)：將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行融合處理，綜合分析多個參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提高對儲氫狀態(tài)判斷的準確性。
配位氫化物：這類材料如硼氫化鈉、氨硼烷等，具有較高的儲氫容量。通過對配位氫化物進行納米化處理、添加催化劑等方法，可以改善其放氫性能，降低放氫溫度，提高儲氫效率。此外，研究新型的合成路線和回收方法，有望降低配位氫化物的制備和使用成本。
