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龙图腾网恭喜浙江大学;哈尔滨锅炉厂有限责任公司申请的专利一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119885908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510363593.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法是由高翔;张霄;张绍睿;赵科;梁欢;林赛赛;王静杰;翁卫国;郑成航;吴卫红;张涌新;张悠设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法，属于电解水制氢技术领域，该方法包括以下步骤：S1.基于碱性电解水制氢电解槽内的气液混合流动对电化学性能的影响，选取流道流动场模型，构建流道优化仿真基础模型；S2.采用回归方法筛选流道几何参数关键变量；S3.利用关键变量并通过遗传算法优化流动场模型，获得优化后的关键变量的参数。该方法以电解槽内部气液两相流动行为作为电解槽流道性能关键指标，使最终获得的流道设计方案最优化，以流动均匀性系数为依据对关键变量的组合进行迭代更新，减少流动死区或局部区域的过高流速，促进氢气和氧气排出效率。

本发明授权一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1.基于碱性电解水制氢电解槽内的气液混合流动对电化学性能的影响，构建流道的流动场模型作为流道优化仿真基础模型； S2.采用回归方法筛选流道几何参数关键变量，具体步骤为： S2.1.建立初始的电解槽流道设计，依据流动场在流道内的行为差异选择若干电解槽的凸点间距参数作为流道结构参数初始变量； S2.2.建立若干个不同外形的电解槽流道凸点，依据不同外形凸点对流动场的影响差异选择若干流道外形几何参数初始变量； S2.3.采用多个回归模型分别对各初始变量进行评分，并对评分数据进行归一化处理，得到关于各初始变量的最终评分； S2.4.设置评分阈值，选取最终评分大于评分阈值的变量作为关键变量； S3.利用关键变量并通过遗传算法优化流道流动场模型，获得优化后的关键变量的组合，进而筛选优化流道结构，具体步骤包括： S3.1.对筛选出来的关键变量进行随机组合形成若干关键变量组合，关键变量组合为个体生成遗传算法的初始种群，设置遗传算法的迭代总次数； S3.2.对每个个体对应的流道结构进行碱性电解水制氢电解槽流场仿真，计算出相应的流动均匀性系数作为该个体的适应度，并计算适应度总值； S3.3.设置下一代种群数量阈值，以个体适应度与适应度总值的商作为随机选取的概率，随机选取一对个体，并选取两者中适应度更高的个体放入下一代种群中，重复该步骤直到下一代种群中的个体数达到下一代种群数量阈值，迭代次数加1； S3.4.判断迭代次数是否达到设定的迭代总次数，若未达到，通过交叉方法和或变异方法生成新的个体加入到种群中，并返回S3.2进行下一轮迭代；若达到，停止迭代，输出优化的个体，进而获得优化后的关键变量的组合。

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