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高效清洁燃烧

摘要

氢作为一种可再生清洁能源，因其零碳特性和储备丰富脱颖而出。氢内燃机由于其设计简单，供应链成熟，成为氢能利用的最有效方式之一。氢内燃机不需要提纯氢气，并且中国的工业副产氢较多，氢内燃机可以放置在工厂附近，以副产氢为燃料燃烧，并通过发电机发电。氢内燃机的性能和排放在不同负载、不同配气相位和不同过量空气系数下不同。在本文中，采用机器学习来预测氢内燃机的平均有效压力、有效燃油消耗率和氮氧化物排放。使用Matérn核函数的高斯过程回归模型表现出最佳的预测能力，在性能和排放数据集上拟合系数都非常接近1。均方误差都在0.0014以下，甚至部分接近于0。平均绝对误差全部在0.6%以下，展示了高斯过程回归在解决小样本问题上的卓越性能。而支持向量回归在性能方面的预测能力略弱于高斯过程回归，而在排放方面的预测能力急剧下降，无法满足要求。

关键词

氢内燃机;配气相位;过量空气系数;机器学习

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