近年来，通过水电解生产氢气的全球产能迅速增长[[1], [2], [3], [4], [5], [6]]。质子交换膜电解池（PEMEC）能够高效地将电能转化为氢气，并且能够很好地适应风能和太阳能等可再生能源的波动性和间歇性，使其成为氢生产的主要技术[[7], [8], [9], [10], [11], [12], [13]]。然而，其大规模商业化面临两大挑战：一是与其他成熟的氢生产技术（如碱性电解）的竞争；二是通过降低成本来提高系统的经济技术竞争力[[14], [15], [16], [17]]。尽管高压操作有助于降低后续的压缩和运输成本，但它也会加剧氢气通过膜的扩散（气体交叉）。这种氢气损失可能导致阳极侧形成易燃的氢氧混合物，从而带来显著的安全风险[18]。
尽管已知操作压力会影响PEMEC的经济性和安全性（由气体交叉控制[[19], [20], [21], [22]]，但它们之间的定量权衡尚未明确。这一知识空白成为设计既高度安全又具有成本效益的PEMEC系统的关键障碍。早在20世纪末，人们就认识到了质子交换膜中的气体交叉机制。Trinke等人的实验[20]表明，较高的阴极操作压力会显著促进氢气的交叉传输。Dang等人[21]进一步研究了在高达700巴的压力差下的氢传输微观机制，并通过回归分析揭示了其规律性。通常认为，在正常运行条件下，氢氧混合（HTO）的浓度不应超过2%[22]，一些标准甚至将其严格限制在1%以内[19]。许多与氢相关的事件，包括涉及PEMEC的事件，其根本原因仍不完全清楚[[23], [24], [25], [26]]，这突显了PEMEC固有的高风险和内在脆弱性。
鉴于PEMEC系统优化的模拟成本较高，传统的种群算法由于庞大的评估需求而面临瓶颈[[27], [28], [29], [30]]。其搜索过程本质上是并行的，但也是盲目的。本研究采用贝叶斯优化来突破这一限制。它遵循主动学习范式：通过替代模型吸收过去的评估知识，并借助获取函数进行精确导航，依次探索最有前景的参数点。这使得它能够在非常低的评估成本下高效完成满足多重约束的逆向设计。
例如，Li等人[28]和Zhang与Wang等人[29]的研究采用了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等元启发式方法。这些方法本质上是在预定义的参数空间内进行搜索和迭代以找到改进的解决方案。然而，这些方法存在根本性局限：它们对模型的依赖性很强，因为它们的搜索效率严重依赖于替代模型或机理模型的准确性；当这些模型无法准确捕捉气体交叉等关键物理过程时，优化结果的可信度会大大降低。此外，它们缺乏面向最终目标的有效主动学习机制，其在问题空间中的探索往往是相对盲目的或基于固定规则的。这导致在处理计算成本高昂的黑盒模型时收敛速度慢，容易陷入局部最优解，并难以准确可靠地实现预定义的系统级目标。
贝叶斯优化（BO）是一种数据效率高的优化策略，特别适用于目标函数的评估成本高或存在约束的黑盒系统。它使用概率替代模型（最常见的是高斯过程（GPs）来近似目标函数，同时量化预测不确定性。这种概率框架能够实现主动学习循环，迭代地平衡探索和利用，即使在复杂、非线性或相互依赖的实验约束下也能进行优化[31,32]。在本研究中，基于工程仿真软件构建的反应器模型被视为一个计算成本高且难以分析的黑盒系统，BO在这种情况下比传统优化方法具有明显优势。
尽管如此，现有的针对气体交叉和安全优化的PEMEC研究仍存在明显局限。虽然已经开发出一些多维模型来描述气体交叉行为，但它们通常仍停留在机理分析阶段，尚未转化为包含明确安全约束的操作优化框架。同时，大多数系统级经济技术优化研究为了降低计算成本而简化了关键的物理化学过程，未能充分考虑氢气和氧气交叉这一关键安全因素。此外，很少考虑整个“反应–分离–纯化–运输”系统的安全影响，限制了对整体系统安全边界的准确评估[[33], [34], [35]]。
更根本的是，当前的研究范式在安全量化方法上存在缺陷。安全指标通常简化为单一参数阈值，缺乏多维的安全评估框架。这一限制在现有系统模型中尤为明显，这些模型可能孤立地描述了HTO现象，但未能评估HTO与高温高压等恶劣运行条件同时发生时的复合风险。另一方面，安全和经济目标之间缺乏协调的优化机制，阻碍了在系统优化过程中实现精确权衡的能力。
为了解决这一挑战，本研究的主要贡献如下：
(1) 我们开发了一个经过实验验证的PEM电解槽单元模型，首次准确耦合了电化学过程、HTO和下游单元。这个综合模型为整个生产和运输链的全面内在安全评估和详细经济评估提供了基础。
(2) 超出了基于经验阈值的单一安全评估，建立了一个多指标内在安全评估框架。该框架通过耦合分析HTO、操作温度、压力等与操作过程相关的参数，定量表征了安全性能。
(3) 为了克服处理高维非线性优化的计算限制，实现了贝叶斯优化框架。该方法利用概率替代建模和主动学习机制，搜索关键操作参数（包括反应器压力、膜厚度和电流密度）的优化，同时保持经济和安全目标之间的平衡。
通过这种综合建模、安全评估和多目标BO框架，本研究确定了对PEMEC系统来说在经济上可行且内在安全的操作区间，为PEMEC的设计和运行提供了实用见解。为了实现这些贡献，本文的其余部分结构如下：第2节详细介绍了方法论，包括物理模型、安全经济指标设计和BO框架。第3节展示并讨论了结果，第4节总结了主要发现。
