In-Situ Concentration Measurement of Blended Hydrogen Gas Using Sensor Fusion Enhanced by Machine Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blending hydrogen (H2) into natural gas via existing pipelines presents a practical method for H2 transportation. However, accurately measuring the H2 concentration in these blends is crucial for safety, operational efficiency, cost-effectiveness, and energy content tracking. This study proposes an effective sensor fusion system for in-site measurement of blended H2 concentration by combining ultrasonic and thermal conductivity (TC) sensors. To test this system, these sensors were installed in a pipeline along with pressure, temperature, and humidity sensors to compensate for environmental factors, while mass flow controllers regulated gas composition. Calibration across the full range of H2 concentrations confirmed the suitability of ultrasonic and TC sensors for H2 measurement. A dataset comprising 185 sensing data points under various environmental conditions was collected to train a machine-learning model for in-site H2 measurement. The evaluation of the model demonstrated higher accuracy in H2 measurement through sensor fusion compared to individual models, with the optimized model exhibiting excellent performance, achieving a coefficient of determination (r2) of 0.98 between actual and measured values. While this study was conducted under limited environmental conditions, it is anticipated that accurate H2 concentration measurement will be feasible in more diverse environments with additional sensor data collected in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».