Catálogo de tecnologías y servicios

ÁMBITO

Uso del hidrógeno como fuente de energía

Nivel de Madurez

TRL 6

Nivel de Desarrollo

Laboratorio

Nivel de Protección

Gemelo Digital interpretable para la gestión de la inyección de hidrógeno en red de gas natural 

Entidad:

La propuesta se basa en la integración de tecnología propia de inteligencia artificial (IA) en el marco operativo de un gemelo digital. Esta tecnología, llamada Bayesian Machine Scientist, es un algoritmo que permite generar modelos a partir de datos reales. En comparación con la mayoría algoritmos de IA, nuestra tecnología es ventajosa en dos aspectos importantes: (1) la interpretabilidad, permitiendo entender la relación entre las variables que afectan a los procesos y poder detectar las que son críticas, y (2), la capacidad de extrapolación, que permite evaluar con fiabilidad escenarios que no han sido observados y, por tanto, poder simulados.

Reto que resuelve

El principal problema de gestión que implica la inyección de hidrógeno en la red de gas natural deriva de la desincronización entre la producción, la capacidad de transporte y la demanda. Esta desincronización es compleja e intervienen muchas variables.

Esta tecnología permite generar modelos que permiten predecir y optimizar este entramado de sistemas para maximizar tanto el hidrógeno que puede comercializarse, como minimizar los costes de mantenimiento de los sistemas.

Ámbito de aplicación

Empresas operadoras de infraestructura de logística y transporte de gas.

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