基于机器学习的KOH电解质平板电解槽产氢效率优化与预测研究

本研究针对传统电解水制氢过程中效率低、参数优化复杂的问题，通过实验探究KOH电解质浓度对平板电解槽产氢性能的影响，并采用梯度提升算法（CatBoost、XGBoost等）建立氢产率（LPM）和系统效率的预测模型。结果表明0.5N KOH浓度下系统效率达99.8%，CatBoost模型预测精度最高（R2=0.9936）。该研究为电解制氢工艺的智能化优化提供了数据驱动解决方案，对清洁能源转型具有重要意义。

　　

随着全球能源需求持续增长和化石燃料储量日益枯竭，开发清洁可持续的替代能源已成为迫在眉睫的挑战。氢能因其零碳排放特性被视为最具潜力的能源载体之一，而电解水制氢技术则是实现绿氢生产的重要途径。其中，羟基气体（HHO gas）即氧氢混合气（oxyhydrogen gas），因其可现场按需生产、无需高压储存等优势，在内燃机辅助燃烧和分布式能源系统中展现出广阔应用前景。然而，传统电解槽存在能量效率低、操作参数优化依赖经验试错、产氢稳定性不足等问题，严重制约了该技术的规模化应用。

为系统研究氢氧化钾（KOH）电解质在平板电解槽中的产氢特性并建立精准的预测模型，来自吕勒奥理工大学（Lule? University of Technology）的Mohammad Amin Adoul、Balaji Subramanian等研究团队在《Fuel Processing Technology》发表了题为"Experimental investigation and machine learning-based estimation of oxyhydrogen (HHO) gas production using KOH electrolyte in a flat plate electrolyser"的研究论文。该工作通过实验探究与机器学习相结合的方法，揭示了KOH浓度与电解参数对产氢效率的耦合机制，并开发了基于梯度提升算法的智能预测模型，为电解制氢过程的优化控制提供了新范式。

研究团队采用湿式平板电解槽系统，以304不锈钢为电极材料，PVC为外壳，通过可调电源（12V/33A）和精密变阻器控制电流（1-30A）与电压（1-12V）。实验设置了0.25N至1N的KOH浓度梯度，通过水置换法收集气体并计量产氢速率，同时监测系统功率消耗与热损失。机器学习部分采用五种梯度提升算法（GB、XGBoost、LightGBM、AdaBoost、CatBoost），以电解质浓度、电流（I）、电压（V）、功率消耗（W）和电阻（Ohm）为输入特征，预测产氢速率（LPM）和系统效率（%）。数据集包含112个样本，按8:2划分训练集与测试集，并采用五折交叉验证防止过拟合。

3.1. 电压对HHO气体产生的影响

实验表明，产氢速率随电压升高而显著增加。在1N KOH浓度下，电压从2.38V升至4.38V时，产氢速率从0.055 L·min?1提升至0.50 L·min?1（增幅909%）。较高电压增强了离子迁移率和电场强度，但过高的电压会导致欧姆损耗和热损失增加，因此建议优化区间为3-6V。

3.2. 电流对HHO气体产生的影响

产氢速率与电流呈正相关，符合法拉第电解定律。在30A电流和1N KOH条件下，产氢速率达0.50 L·min?1，较0.25N浓度提升约30%。但高电流下电极表面气泡积聚会减少有效反应面积，导致效率下降。

3.3. 功耗对效率的影响

系统效率随功率增加而降低，但在高KOH浓度下衰减更缓。在10W功耗时，1N KOH效率达99%，而0.25N仅为80%。高浓度电解质通过提升离子电导率降低内阻，但超过200W后所有浓度均出现效率显著下降。

5.1. 产氢效率预测

CatBoost模型表现最优，测试集R2=0.9748，RMSE=1.6567，显著优于其他算法（XGBoost R2=0.8879）。其精度归因于对称决策树结构和有序目标编码技术对特征关系的有效捕捉。

5.2. 产氢量预测

CatBoost对产氢速率（LPM）预测达到R2=0.9936，RMSE=0.0090，误差率不足1%。SHAP特征重要性分析显示电流（I）和电压（V）为最核心影响因素，与电化学理论高度一致。

5.3. 与传统算法对比

与线性回归、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络相比，CatBoost在测试集上各项指标均领先（传统算法最佳R2=0.9824），证明梯度提升算法在小样本电化学数据建模中的优越性。

该研究通过实验与机器学习相结合，明确了KOH电解质在平板电解槽中的最优操作区间（1N KOH，3-6V，10-20A），并建立了高精度产氢预测模型。CatBoost算法在效率预测（R2=0.9748）和产氢量预测（R2=0.9936）中均展现出色性能，其SHAP可解释性分析进一步揭示了电流、电压与电阻的核心作用机制。研究成果不仅为电解制氢系统提供了可靠的优化工具，也为智能能源装备的开发奠定了理论基础。未来研究可拓展至脉冲电解、超声辅助等复杂工况，并探索与可再生能源系统的集成应用，推动氢能技术向高效化、智能化方向发展。