在现代工业和科研领域中，电化学反应器作为一种重要的设备，在能源转换与储存、环境污染治理以及化工生产等方面发挥着不可替代的作用。然而，由于其内部复杂的物理化学过程，电化学反应器的状态监测和故障诊断始终是一个极具挑战性的课题。为了更准确地掌握反应器的工作状况，本文提出了一种基于时序的递归方法，旨在通过分析历史数据动态捕捉反应器运行中的细微变化。

该方法的核心在于结合时间序列分析与递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）技术。首先，我们从电化学反应器中采集包括电流密度、电压波动、温度分布等多维度的时间序列数据，并对其进行预处理以消除噪声干扰。接着，利用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）对这些数据进行建模，这种模型能够有效捕获长距离依赖关系，从而更好地理解反应器随时间演化的行为模式。

此外，为了进一步提高预测精度，我们还引入了注意力机制（Attention Mechanism）。通过赋予不同时间段的数据不同的权重，使得模型可以更加关注那些对当前状态具有重要影响的关键时刻点。这种方法不仅增强了模型对于异常情况的敏感度，也显著提升了整体系统的鲁棒性。

实验结果显示，相较于传统的方法，本研究所提出的基于时序的递归方法在预测准确性上取得了明显进步，特别是在复杂工况下的表现尤为突出。这表明该方法非常适合应用于实际生产环境中，为保障电化学反应器的安全高效运行提供了强有力的技术支持。

总之，通过将先进的机器学习算法与电化学反应器的实际应用场景相结合，我们开发出了这一创新性的解决方案。未来的研究方向将集中在如何进一步优化算法性能，并探索更多潜在的应用场景，如智能电网调度、新能源汽车电池管理系统等领域。希望这项工作能够促进相关技术的发展，为构建绿色可持续发展的社会贡献力量。