制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及绿色制氢电解槽寿命预测，尤其是指一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术：

1、阴离子交换膜水电解槽作为绿色制氢领域的重要技术，因其兼具碱性水电解的低成本与质子交换膜水电解的高电流密度优势，在可再生能源制氢场景中得到广泛应用。相关技术中，阴离子交换膜作为电解槽的核心组件，通过控制离子传输、调节局部ph、阻隔产物交叉和防止短路等协同作用，构建了电解池的关键功能体系。具体地，针对阴离子膜的性能评价，现有方法主要依赖离线理化测试，涵盖孔隙率、离子电导率、拉伸强度及拉曼光谱特征峰参数等本征指标的独立表征。

2、然而，现有的阴离子膜寿命评估方法中，直接采用离线测试结果，并没有与电解槽实际运行中的多物理场耦合工况相结合，由此可能会导致评估结果与真实老化状态严重偏离。由于电解槽设备耐久性需达到87600小时以上，而现有文献报道的最长稳定性测试仅有1000-3000小时，短周期离线测试或单一在线监测难以准确外推长周期寿命，从而影响设备维护策略的制定和资本成本的降低。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中阴离子膜寿命预判准确性低且无法基于短周期测试数据实现长周期寿命外推的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法，包括：

3、获取阴离子膜在植入电解槽前的离线本征参数，构建用于表征膜初始健康状态的初始健康特征向量；

4、在电解槽运行过程中按设定时间间隔在线采集电化学阻抗谱数据，从所述电化学阻抗谱数据中提取随时间变化的在线动态参数；

5、将所述离线本征参数与所述在线动态参数进行融合，构建用于表征膜退化状态随时间演变的综合退化特征向量；

6、基于融合化学降解与机械降解物理机制的半经验退化模型，根据所述综合退化特征向量动态预判阴离子膜的剩余使用寿命。

7、优选地，所述获取阴离子膜在植入电解槽前的离线本征参数，构建用于表征膜初始健康状态的初始健康特征向量包括：

8、获取阴离子膜的孔隙率、离子电导率、拉伸强度以及拉曼光谱特征峰参数，作为离线本征参数集；

9、对所述离线本征参数集进行归一化处理，构建包含归一化后的孔隙率、离子电导率、拉伸强度和拉曼光谱特征峰参数的初始健康特征向量。

10、优选地，所述在电解槽运行过程中按设定时间间隔在线采集电化学阻抗谱数据，从所述电化学阻抗谱数据中提取随时间变化的在线动态参数包括：

11、按预设时间间隔在线采集电解槽的电化学阻抗谱数据；

12、基于等效电路模型对所述电化学阻抗谱数据进行拟合解析，提取随时间变化的在线动态参数集，所述在线动态参数集包括高频欧姆电阻、电荷转移电阻、双电层电容以及低频扩散阻抗。

13、优选地，所述将所述离线本征参数与所述在线动态参数进行融合，构建用于表征膜退化状态随时间演变的综合退化特征向量包括：

14、计算所述在线动态参数集中各参数相对于其各自初始值的相对变化率，所述相对变化率用于表征膜在不同退化机制下的动态响应特征；

15、将所述相对变化率与所述初始健康特征向量进行组合，构建包含所述相对变化率和所述初始健康特征向量的综合退化特征向量。

16、优选地，所述基于融合化学降解与机械降解物理机制的半经验退化模型，根据所述综合退化特征向量动态预判阴离子膜的剩余使用寿命包括：

17、定义阴离子膜的归一化健康因子，并设定其失效阈值；

18、建立健康因子的退化速率方程，所述退化速率方程包括化学降解贡献项与机械降解贡献项，其中，所述化学降解贡献项和机械降解贡献项分别由对应的速率常数和非线性映射函数决定；

19、将当前时刻的所述综合退化特征向量输入所述退化速率方程，通过积分求解以预测健康因子达到所述失效阈值时的失效时间；

20、根据所述失效时间与当前时刻的时间差，计算得到当前时刻的剩余使用寿命。

21、优选地，所述化学降解贡献项中的速率常数由所述离线本征参数中的拉曼光谱特征峰参数和所述在线动态参数中的高频欧姆电阻共同拟合校准；所述机械降解贡献项中的速率常数由所述离线本征参数中的拉伸强度、孔隙率和所述在线动态参数中的双电层电容、低频扩散阻抗共同拟合校准。

22、优选地，所述退化速率方程中的非线性映射函数，采用长短期记忆网络与多项式回归相结合的方式，基于所述综合退化特征向量进行动态求解。

23、本发明还提供了一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测装置，包括：

24、离线参数获取模块，用于获取阴离子膜在植入电解槽前的离线本征参数，构建用于表征膜初始健康状态的初始健康特征向量；

25、在线参数提取模块，用于在电解槽运行过程中按设定时间间隔在线采集电化学阻抗谱数据，从所述电化学阻抗谱数据中提取随时间变化的在线动态参数；

26、特征融合模块，用于将所述离线本征参数与所述在线动态参数进行融合，构建用于表征膜退化状态随时间演变的综合退化特征向量；

27、寿命预判模块，用于基于融合化学降解与机械降解物理机制的半经验退化模型，根据所述综合退化特征向量动态预判阴离子膜的剩余使用寿命。

28、本发明还提供了一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测设备，包括：

29、存储器，用于存储计算机程序；

30、处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法步骤。

31、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法的步骤。

32、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

33、本发明所述的制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法，本发明通过将阴离子膜植入电解槽前的离线本征参数与电解槽运行过程中在线采集的电化学阻抗谱动态参数进行多模态融合，并基于融合化学降解与机械降解物理机制的半经验退化模型对剩余使用寿命进行动态预判，克服了现有技术中离线评估脱离实际工况、在线监测缺乏物理机制以及短周期测试难以准确外推长周期寿命的缺陷，实现了对阴离子膜退化状态的高精度表征与长周期寿命的可靠预判，为电解槽的计划性维护和运维决策提供了量化依据，从而有效降低了设备的全生命周期维护成本。

1.一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取阴离子膜在植入电解槽前的离线本征参数，构建用于表征膜初始健康状态的初始健康特征向量包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在电解槽运行过程中按设定时间间隔在线采集电化学阻抗谱数据，从所述电化学阻抗谱数据中提取随时间变化的在线动态参数包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述离线本征参数与所述在线动态参数进行融合，构建用于表征膜退化状态随时间演变的综合退化特征向量包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于融合化学降解与机械降解物理机制的半经验退化模型，根据所述综合退化特征向量动态预判阴离子膜的剩余使用寿命包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述化学降解贡献项中的速率常数由所述离线本征参数中的拉曼光谱特征峰参数和所述在线动态参数中的高频欧姆电阻共同拟合校准；所述机械降解贡献项中的速率常数由所述离线本征参数中的拉伸强度、孔隙率和所述在线动态参数中的双电层电容、低频扩散阻抗共同拟合校准。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述退化速率方程中的非线性映射函数，采用长短期记忆网络与多项式回归相结合的方式，基于所述综合退化特征向量进行动态求解。

8.一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测装置，其特征在于，包括：

9.一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种制氢电解槽内阴离子膜寿命预测方法的步骤。