Se propone aportar un sistema completo de producción de energía mediante la combustión electrolítica de hidrogeno, dentro del marco de proyectos de postulación en conjunta. Esto incluye sistema de refrigeración, actuadores eléctricos, sensores, celda combustible de 60 KW y sistema de tuberías (piping) conexiones eléctricas. Con este sistema, se pretende realizar una transformación que permita tener un sistema modular que posea la celda electrolítica y celda combustible. Todo esto integrado mediante módulos que tendrán su respectivo gemelo digital. A su vez, el sistema modular contara con una sensorización ; lo que permite simular, evaluar y probar diferentes condiciones de operación y propuesta de diseño de nuevos elementos, además de la información necesaria y vital para escalar cualquiera de los dos sistemas, electrolítico y celda combustible. La propuesta actual tendrá un nivel de robustes y detalle que permitirá no solo avances a escala de ingeniera, también tendrá una componente de formación de capital humano.

Qué problema resuelve esta capacidad

Las celdas electrolíticas productoras de hidrógeno utilizan la electrolisis del agua para separar el hidrógeno y el oxígeno, con el uso de electricidad. Este proceso ha evolucionado para incluir tecnologías como electrolizadores alcalinos, de membrana de intercambio de protones y de óxido sólido, cada uno con sus propias características y aplicaciones específicas. Las investigaciones actuales se centran en la optimización de estos sistemas para su integración en la producción de hidrógeno a gran escala de manera eficiente y sostenible. **Los gemelos digitales y el machine learning** tienen el potencial de impactar positivamente la industria del hidrógeno, al permitir simulaciones, monitoreo y optimización del rendimiento de manera más precisa y efectiva. Estas avanzadas herramientas **integran datos en tiempo real** con modelos de simulación altamente sofisticados, facilitando la toma de decisiones estratégicas y la identificación de oportunidades de mejora a mayor escala. En la producción de hidrógeno, los gemelos digitales ofrecen una **visión integral y detallada de las celdas electrolíticas** , permitiendo predecir con mayor exactitud su comportamiento y analizar de forma exhaustiva diferentes escenarios para maximizar la eficiencia y productividad en todo el proceso. Gracias al machine learning, es posible **detectar patrones y tendencias ocultas en los datos** , lo que proporciona información valiosa para optimizar las operaciones y minimizar los costos. Además, el uso de gemelos digitales y machine learning en la industria del hidrógeno abre la puerta a la innovación y a la creación de soluciones personalizadas.

Qué más deberías saber sobre esta capacidad

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