結合風險評估布局 ? 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變傳感器,可實時監(jiān)測是否有氫氣泄漏以及結構的應變情況,及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全問題。
而容器底部可能會因冷凝等原因出現(xiàn)液態(tài)水或雜質積累,影響儲氫質量和容器安全,因此在底部布置溫度、濕度和壓力傳感器,可及時發(fā)現(xiàn)底部的異常情況,如溫度過低導致的結冰風險或壓力異常變化圓周均勻分布:沿著儲氫容器的圓周方向均勻布置多個壓力傳感器,可全面監(jiān)測容器周向的壓力分布情況。
該試驗項目由英國商業(yè)、能源和工業(yè)戰(zhàn)略部(BEIS)資助,展示了使用氫氣替代天然氣作為可行燃料商業(yè)化生產(chǎn)石灰的潛力,某制藥廠氫氣燃氣鍋爐應用:某制藥廠在生產(chǎn)線中使用氫氣燃氣鍋爐來加熱反應釜。與傳統(tǒng)燃料鍋爐相比,氫氣燃氣鍋爐在加熱過程中更加均勻,有效提高了藥品生產(chǎn)效率。
選用傳感器:采用的壓力、溫度、濃度等傳感器技術,提高測量的精度和分辨率。例如,選擇能到 0.01MPa 的壓力傳感器和精度達到 ±0.1℃的溫度傳感器,以更準確地感知儲氫系統(tǒng)的微小變化。 提升傳感器穩(wěn)定性:確保傳感器在長期運行過程中能保持穩(wěn)定的性能,減少漂移和誤差。
通過機器學習算法,如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等,建立的儲氫狀態(tài)預測模型,能夠更準確地預測儲氫容器的壓力、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: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)之間的關聯(lián)關系,提高對儲氫狀態(tài)判斷的準確性。
采用碳捕集與封存技術在制氫廠安裝二氧化碳捕集裝置,將產(chǎn)生的二氧化碳進行分離、壓縮并運輸?shù)胶线m地點封存。隨著技術發(fā)展和規(guī)模效應體現(xiàn),成本有望降低,在碳排放交易體系下,還可能獲得經(jīng)濟補償,提高綜合經(jīng)濟性。
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