发布时间：2025-04-30

论文名称：Enabling thermal-neutral electrolysis for CO2-to-fuel conversions with a hybrid deep learning strategy

发表刊物：Energy Conversion and Management

摘要：通过固体氧化物电解电池(SOECs)高温共电解CO2/H2O是一种很有前途的生产可再生燃料和化学原料的方法。在灵活的情况下应用该技术，特别是与可变的可再生能源相结合时，需要一个有效的优化策略，以确保其在长期运行中的安全性和成本效益。为此，我们提出了一种混合模拟方法，以精确和快速优化共电解过程在SOECs。该方法基于实验数据建立了多种物理模型，并对数据库进行扩展，发展了深度神经网络和遗传算法。

合写作者：Haoran Xu#, Jingbo Ma#, Peng Tan, Zhen Wu, Yanxiang Zhang, Meng Ni*, Jin Xuan*

卷号：2021,230:113827.

是否译文：否

发表时间：2021-02-15