天苏辑录 | 监督学习在质子交换膜电解器膜电极组装优化中的数据库构建、可视化与评估
本研究将质子交换膜水电解器拆解成各个组件,并量化为包含1043个数据集和39,634个数据点的二进制数据矩阵。然后,我们研究机器学习算法是否适合基于这些组件预测膜电极组件性能,以及哪种算法效果最佳。结果表明,随机森林算法的预测精度最高,在电位为1.8V时 ,回归精度R²为 0.83。
本研究将质子交换膜水电解器拆解成各个组件,并量化为包含1043个数据集和39,634个数据点的二进制数据矩阵。然后,我们研究机器学习算法是否适合基于这些组件预测膜电极组件性能,以及哪种算法效果最佳。结果表明,随机森林算法的预测精度最高,在电位为1.8V时 ,回归精度R²为 0.83。
全球的能源人才聚焦于一个个关键技术点,推动行业发展。各种组织通过集聚人才和资源,推动整合和前进,最终实现能源领域的可持续发展。通过细致的规划和持续的努力,能源行业才能生生不息,繁荣昌盛。全球超级大国在气候行动上的高级别会晤,为碳中和的全球性发展奠定了坚实的历史基础。
天苏十条》第18期详细记录了储能发展的全球格局演变。全球储能产业蓬勃发展,中石化发布的能源展望标志着中国在推动全球碳中和方面的坚定承诺正逐步实现,产业发展的政策基础得到切实落实。中美作为全球超级大国在气候行动上的高级别会晤,为碳中和的全球性发展奠定了坚实的历史基础。
天苏自主研发的超声波雾化装置和多轴处理系统,经过定制化市场拓展和客户服务,已在市场上建立了良好声誉。依托天苏能建完备的工程及商业团队,在发展规划和未来展望的引领下,我们将逐步进行更定制化的市场分析和竞争应对,在市场的锻炼中学习有效的商业模式和盈利策略。
《天苏十条》第17期详记了全球对清洁能源的迫切需求。Tesla在上海开设储能超级工厂,继续巩固其在全球储能市场的领先地位,也表明中国在新能源产业链中的重要性日益凸显。北京航空航天大学的氢能航空发动机首飞,标志着氢能在航空领域应用发展的新里程碑。Amazon的光伏储能AI项目、Genevos的氢燃料电池模块以及Nel与印度的技术合作,展现了全球企业在新能源技术上的积极探索与合作。
《第十六期中,“天苏十条”持续关注能源领域最新近况,目前有关储能领域变革措施陆续出台,降本增效与技术创新成为双重驱动力,绿色储能,清洁低碳逐步成为全球化趋势,其中电池储能迅猛发展,屡破新高,成为储能行业中一大亮点。