Dự án HyTROS tại Hà Lan phát triển AI dự báo suy giảm tuổi thọ, phát hiện bất thường và tối ưu kế hoạch bảo trì cho thiết bị hydro

Dự án HyTROS tại Hà Lan phát triển AI dự báo suy giảm tuổi thọ, phát hiện bất thường và tối ưu kế hoạch bảo trì cho thiết bị hydro

Ngày: 30 tháng 5, 2026
Annie Nguyễn

Ngày 11 tháng 4 năm 2024, dự án nghiên cứu và phát triển lớn đầu tiên của chương trình GroenvermogenNL – HyTROS (Hydrogen Transport, Offshore and Storage) – đã chính thức khởi động tại Amersfoort, Hà Lan. Với tổng ngân sách 18 triệu euro (14 triệu euro tài trợ công, 4 triệu euro đóng góp từ công nghiệp), dự án quy tụ 32 đối tác từ 11 trường đại học, 3 viện nghiên cứu, 2 trường đại học khoa học ứng dụng và 17 đối tác công nghiệp, đặt mục tiêu đẩy nhanh quá trình mở rộng quy mô hydro xanh tại Hà Lan.

Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

Trong bối cảnh Hà Lan là nhà sản xuất hydro lớn thứ hai châu Âu với sản lượng hàng năm vượt 10 tỷ m³, nhưng hầu như toàn bộ đến từ nhiên liệu hóa thạch, phát thải khoảng 13 triệu tấn CO₂ mỗi năm. Hà Lan đặt mục tiêu đạt 4 GW công suất điện phân vào năm 2030. Dự án HyTROS tập trung giải quyết ba câu hỏi trọng tâm:

• Hệ thống khí đốt tự nhiên hiện tại trên bờ và ngoài khơi có thể được tái sử dụng cho hydro không?

• Cần những tài sản và cơ sở hạ tầng mới nào?

• Cần các quy định gì để hệ thống năng lượng mới vận hành an toàn, hiệu quả về chi phí và có sự chấp nhận của xã hội?

Các hoạt động nghiên cứu được phân chia thành năm nhiệm vụ: ba nhiệm vụ kỹ thuật (phát triển cơ sở hạ tầng, đường ống ngoài khơi và lưu trữ hydro quy mô lớn) và hai nhiệm vụ hỗ trợ (an toàn, tiêu chuẩn hóa và quy định; mở rộng quy mô và tích hợp hệ thống).

Sáng kiến AI của Leiden University: Tối ưu hóa bảo trì dự báo

Trong khuôn khổ dự án, Đại học Leiden (thông qua Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo Tự nhiên Leiden – LIACS) đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các chiến lược bảo trì dự báo cho công nghệ hydro. Trọng tâm nghiên cứu của nhóm là tối ưu hóa đa mục tiêu trong môi trường ngẫu nhiên và ứng dụng vào thực tế nhằm nâng cao an toàn, hiệu quả kinh tế và bền vững môi trường cho hệ thống vận chuyển và lưu trữ hydro.

Phương pháp tiếp cận AI tự động: Trung tâm LIACS đang phát triển một phương pháp học máy tự động có khả năng học từ dữ liệu vận hành lịch sử và thời gian thực của các thiết bị hydro. Phương pháp này cho phép:

• Dự báo suy giảm hiệu suất và tuổi thọ còn lại của thiết bị.

• Phát hiện bất thường và xác định các rủi ro gián đoạn tiềm ẩn.

• Tối ưu hóa kế hoạch bảo trì cho các thiết bị liên quan như máy nén, thiết bị điện phân và thiết bị đo độ tinh khiết.

Tối ưu hóa siêu tham số: Kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số được sử dụng để đảm bảo phương pháp luận phù hợp với các loại thiết bị và điều kiện vận hành khác nhau, bao gồm máy nén hydro, thiết bị điện phân (electrolyzers) và thiết bị đo độ tinh khiết.

Hình dung giải pháp cho nhà ra quyết định: Dự án cũng hướng đến việc trực quan hóa các giải pháp theo cách dễ dàng được hiểu bởi các nhà quản lý và ra quyết định, giúp họ nắm bắt nhanh chóng trạng thái vận hành và các khuyến nghị bảo trì.

Tầm nhìn tương lai: Từ nghiên cứu đến triển khai quy mô công nghiệp

HyTROS dự kiến kéo dài từ năm 2024 đến đầu năm 2030. Sự tham gia của các tập đoàn công nghiệp hàng đầu như Shell, Gasunie, HyET Electrolysis, Nobian Industrial Chemicals, cùng các nhà vận hành lưới điện quốc gia và khu vực, đảm bảo rằng kết quả nghiên cứu sẽ nhanh chóng được chuyển giao vào thực tiễn công nghiệp.

Ngoài khía cạnh bảo trì dự báo, các hoạt động khác trong HyTROS bao gồm đánh giá khả năng tái sử dụng đường ống ngoài khơi, giảm thiểu rủi ro cho các lựa chọn lưu trữ hydro quy mô lớn (như bể chứa, hang muối hoặc mỏ khí cạn), và phát triển các giải pháp phân tích cũng như thiết bị đo lường độ tinh khiết hydro đáng tin cậy.

Liên kết với bức tranh toàn cảnh AI và hydrogen

Dự án HyTROS là một minh chứng thực tế cho xu hướng "AI phục vụ hydrogen" đang diễn ra mạnh mẽ trong năm 2026. Bằng cách tự động hóa việc dự báo suy giảm, phát hiện bất thường và tối ưu hóa lịch trình bảo trì, các kỹ thuật học máy không chỉ giảm thời gian chết và chi phí bảo trì, mà còn cung cấp sự minh bạch và khả năng kiểm toán cần thiết để các tổ chức tài chính và bảo hiểm tự tin hơn trong việc huy động vốn cho các dự án hydro quy mô lớn.

Khi ngành công nghiệp hydro toàn cầu chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang thương mại hóa, những công cụ AI như đang được phát triển trong khuôn khổ HyTROS sẽ đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo các tài sản hydro vận hành an toàn, hiệu quả và có lợi nhuận trong suốt vòng đời của chúng.