一种基于机器学习技术辅助电解槽流道优化设计方法

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。