P18 - Early Prediction of H 2 Concentration and Sensor Response Using MLP
- Event
- iCCC2026 - iCampus Cottbus Conference
2026-05-05 - 2026-05-07
Cottbus - Band
- Poster
- Chapter
- Condition Monitoring / Predictive Maintenance
- Author(s)
- R. Sarif, C. Tiebe - BAM Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung, Berlin, C. Herglotz - BTU Cottbus-Senftenberg, Cottbus
- Pages
- 188 - 193
- DOI
- 10.5162/iCCC2026/P18
- ISBN
- 978-3-910600-10-2
- Price
- free
Abstract
The hydrogen (H₂) economy is expanding rapidly, promising to be a clean energy solution; however, challenges related to flammability and gas leakage during storage and transportation remain critical. Early monitoring of rising H₂ concentration is crucial for industrial safety and leakage detection; however, in practice, sensor outputs can be subject to drift from the real concentration, resulting in a calibration or adjustment being necessary for an appropriate alarm. To address this limitation, this work presents a Multi-Layer Perceptron (MLP) model that predicts the H₂ concentration and the entire sensor response, including the stable value, using only a 3-second early-time window of the sensor output signal. The proposed approach enables prediction of the final concentration 62% to 92% faster than the traditional t90 response time across different H₂ concentration levels. These results demonstrate the potential of fast, model-based prediction to enhance both the speed and reliability of H₂ monitoring systems, thereby supporting the safer deployment of H₂ technologies in real-world applications. Die Wasserstoffwirtschaft (H₂) gilt als wichtiger Baustein für die Transformation hin zu einer kohlenstofffreien Energieversorgung. Dennoch gibt es Anforderungen für einen sicheren Umgang mit dem Energieträger Wasserstoff zur berücksichtigen. Entlang der Wertschöpfungskette stellen Leckagen ein Sicherheitsdefizit dar. Eine frühzeitige Erkennung ansteigender H₂-Konzentrationen mit Gasdetektoren/Gassensorsystemen, insbesondere in abgeschlossenen Räumen oder zum Freimessen von Komponenten, ist daher von hoher Bedeutung. Diese Arbeit beschreibt die Anwendung des datenanalytischen Modells „Multi-LayerPerceptron (MLP)“ zur Nutzung eines 3 Sekunden langen Intervalls des Sensorsignals (Zeitreihensignals), um sowohl die H₂-Konzentration als auch den vollständigen Signalverlauf vorherzusagen. Der Ansatz ermöglicht eine Abschätzung der finalen Konzentration um 62% bis 92% schneller als alternative Verfahren zur Beschreibung des transienten Sensorsignalverhaltens. Die Ergebnisse zeigen, dass eine modellbasierte Vorhersage die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von H₂-Überwachungssystemen erhöht. Die Verwendung dieses Modells in realen Anwendungen trägt somit zur Sicherheit von Wasserstoffgassystemen bei.