掺氢混输的机器学习算法优选

掺氢混输的机器学习算法优选，研究通过系统的数据处理和算法优选，旨在提高掺氢混输过程的安全性和效率，预防潜在的安全问题。

掺氢混输的机器学习算法优选

• 机械学习
• 混合机器学习（HML）
• 支持向量机（SVM）
• 人工神经网络（ANN）
• 去除数据中的噪声和错误
• 数据清洗
  • 数据分类和特征提取
    • 数据标准化与归一化
      • 算法优化
        • 模型评估
• 现役天然气传输网络的潜在缺陷对氢安全的影响
  • 微观缺陷
    • 氢相容性
      • 晶粒尺寸和晶界
    • 空位
      • 夹杂物
    • 氢相容性
      • 焊缝热影响区和残余应力
  • 宏观缺陷
    • 裂纹缺陷与氢交互作用
    • 腐蚀缺陷与氢交互作用
    • 凹陷缺陷与氢交互作用
  • 材料缺陷
• 天然气传输网络系统
  • 管道
    • 压降增加
  • 压缩机
    • 出口压力和所需轴功率增加
  • 储存设施
    • 微生物消耗氢气生成硫化氢（H₂S）、生物膜形成以及孔隙堵塞等问题
  • 计量和调节站
• 溶解度
  • 掺氢比、温度、流速和管道操作压力
• 氢原子
  • 残余应力、局部塑性变形、微孔聚体和微裂纹扩展
• 排除
• 其他
• 纳入
  • 氢脆（HE）
    • 屈服强度、韧性、疲劳强度下降
    • 局部应力集中
• 现役天然气传输网络潜在缺陷对氢安全影响的研究
• 天然气传输网络系统对氢安全影响的研究
• 氢 - 甲烷混合气的流态参数
• 数据收集
• 无监督学习
• 强化学习
• 监督学习
  • 回顾模型
  • 分类模型