论文标题：Machine Learning Applications in Gray, Blue, and Green Hydrogen Production: A Comprehensive Review

论文链接：https://www.mdpi.com/2673-5628/5/2/9

期刊名： Gases

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/gases

一、引言

氢能作为低碳能源转型的核心载体，在全球碳中和进程中占据关键地位。灰氢、蓝氢、绿氢是当前最主要的制氢路线，传统制氢工艺普遍存在反应复杂、参数调控难、碳排放与能耗偏高、效率提升受限等问题。机器学习凭借强大的数据挖掘、非线性建模、预测优化能力，可有效解决制氢过程中的复杂调控难题，成为提升制氢效能、推动低碳化转型的重要技术手段。本文系统梳理机器学习在灰氢、蓝氢、绿氢及其他新型制氢路径中的应用，明确技术进展、核心差异与现存问题，为智能氢能系统研发与产业落地提供指引。

图1 制氢方法分类

二、机器学习概述

机器学习是人工智能的核心分支，可通过数据自动学习规律并完成预测、分类与优化决策，无需显式编程。主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三类，常用算法包括人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）、梯度提升回归（GBR）、支持向量机（SVM）、长短期记忆网络（LSTM）等。因其能高效处理多变量耦合、强非线性的化工过程，在制氢领域可实现产氢量预测、工况优化、催化剂筛选、碳排放管控、故障预警等功能，成为氢能低碳高效生产的关键赋能技术。

图2 基于 Scopus 数据库的机器学习在氢能生产中应用的最常用关键词

三、分析与结果

机器学习在制氢领域的应用呈现快速增长趋势，其中绿氢因零碳特性成为研究重点，蓝氢与灰氢则聚焦低碳改造与效率提升。

1. 蓝氢生产：以天然气蒸汽重整（SMR）、自热重整（ATR）耦合 CCUS 为核心工艺，机器学习主要用于优化碳捕集效率、重整反应参数、变压吸附提纯条件，提高氢气回收率与 CO?捕集效果，ANN 是应用最广泛的算法。

2. 灰氢生产：以天然气重整、煤气化为主，碳排放强度高，机器学习多用于模拟合成气组分、预测产氢性能、优化气化与催化反应条件，在降低能耗、控制排放、稳定运行方面效果显著。

3. 绿氢生产：包括水电解、生物质气化、光电化学分解、生物制氢等路径，机器学习主要用于电解槽动态调控、可再生能源波动适配、光电极材料筛选、发酵过程优化，大幅提升产氢稳定性与能量利用率。

4. 其他制氢路径：粉色氢、青绿色氢、白色氢、黑 / 棕氢的机器学习应用仍处于起步阶段，多用于成本预测、催化性能优化、资源评估与系统稳定性分析。

整体来看，相关技术仍面临工业落地不足、高质量数据缺乏、模型可解释性差、与工业系统集成困难、经济性有待提升等共性挑战。

四、讨论

基于文献梳理与对比分析，可得出核心结论：

1. 机器学习能显著提升各类制氢路径的生产效率、降低能耗与碳排放，高度适配制氢过程的非线性复杂特性。

2. 绿氢因可再生能源波动、材料筛选需求复杂，成为机器学习应用最广泛、价值最突出的领域。

3. ANN 及集成学习算法通用性最强，时序模型更适配可再生能源耦合制氢的动态预测场景。

4. 数据质量不足、模型泛化能力弱、缺乏行业标准是制约规模化应用的主要因素。

5. 机器学习与物理模型、数字孪生、物联网结合，是实现智能低碳制氢的重要发展方向。

五、结论与展望

未来研究应聚焦构建高质量多场景数据集、开发高可解释性与强泛化能力的模型、推进算法与工业控制系统深度融合、开展全流程技术经济与生命周期评估，并加强新兴制氢路径的智能优化研究。

综上，机器学习为灰氢、蓝氢、绿氢的高效、低碳、低成本生产提供了核心技术支撑，在过程优化、产量预测、碳减排、材料研发等方面效果显著。尽管面临数据、集成、落地应用等挑战，但随着技术融合与标准体系完善，机器学习将全面赋能氢能产业链，成为推动零碳氢能规模化、商业化发展的关键驱动力。

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Ben J. Anthony来自克兰菲尔德大学

Gases（ISSN: 2673-5628）是一个国际性、跨学科的气体科学与工程领域同行评审开放获取期刊。本刊涵盖天然气、气体排放、气态污染物、（温室）气体控制及气体传感器等领域的应用科学与工程进展。

2024 CiteScore：5.4

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