Wychwytywanie CO2 to obiecująca droga dekarbonizacji, która mobilizuje naukowców z całego świata do tworzenia coraz bardziej zaawansowanych technologii carbon capture. Naukowcy z Uniwersytetu Surrey postanowili dać temu problemowi nowe ujęcie i sprawdzili, jak sztuczna inteligencja poradzi sobie z optymalizowaniem pracy instalacji CCUS.
Sposób na wychwytywanie CO2
Jedną z metod carbon capture jest pęcherzykowanie gazów spalinowych za pomocą wody zawierającej wapień. To właśnie na tej metodzie naukowcy z Uniwersytetu Surrey oparli swoją unikalną hipotezę dotyczącą eksperymentu wykorzystującego sztuczną inteligencję w wychwytywaniu CO2.
Podczas procesu, w którym gazy spalinowe są przepuszczane przez wodę zawierającą wapień, dwutlenek węgla reaguje z węglanem wapnia zawartym w wapieniu, w wyniku czego powstaje nieszkodliwy wodorowęglan. Proces ten nazywany jest „wzmocnionym wietrzeniem”.
Zarejestruj się Kongres Carbon Capture
Ta technika jest innowacyjna i potencjalnie skuteczna, jednak jej minusem jest ogromne zapotrzebowanie energetyczne. Prądu potrzeba do pompowania wody i CO2. Ponadto pomimo tego, że instalacja posiada turbinę wiatrową, w przeszłości przy spokojniejszej pogodzie energię i tak trzeba było pobierać z sieci.
Chcesz wiedzieć więcej o technologiach carbon capture – pobierz pierwsze wydanie Magazynu Biomasa Carbon Capture:
Carbon Capture w Polsce
Wyślij link na adres email:
Sztuczna inteligencja w służbie energetyki
Naukowcy z Uniwersytetu Surrey przeprowadzili eksperymenty, w których wychwytywanie CO2 odbywało się z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Powstał system modelowy oparty o AI, dający narzędzie do tego, by przewidywać, co stanie się w instalacji carbon capture oraz jak odpowiednio zareagować na to działanie. Przykładowo: jeżeli w danym momencie ilość koniecznego do wychwycenia dwutlenku węgla byłaby niewielka lub gdyby nakłady energii z OZE zmniejszyły się, to proporcjonalnie obniżyłaby się ilość pompowanej wody. Badacze doszli do wniosku, że taki system mógłby funkcjonować także w elektrowni węglowej. Ponadto wykazano, że dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji model może wychwytywać o 16,7% więcej CO2, jednocześnie zużywając o 36,3% mniej energii z sieci krajowej.
– Zwykle systemy wychwytywania dwutlenku węgla działają stale i z tą samą szybkością – niezależnie od zmieniającego się otoczenia zewnętrznego. Pokazaliśmy jednak, że uczenie systemu ciągłego dokonywania drobnych dostosowań może zapewnić duże oszczędności energii i jednocześnie zwiększyć ilość wychwytywanego dwutlenku węgla – wyjaśnił prof. Jin Xuan, prodziekan Uniwersytetu Surrey.
Czytaj też: Naukowcy z polskiej uczelni znaleźli sposób na efektywniejsze przetwarzanie CO2 na metan
Sukces badawczy sprawił, że naukowcy mają nadzieję, iż ich odkrycie zostanie wykorzystane w całej branży na szerszą skalę. Mają także nadzieję, że to przyczyni się do osiągnięcia celów zrównoważonego rozwoju ONZ.
– Chociaż testowaliśmy nasz model pod kątem wzmocnionego wietrzenia, zasady mają szersze zastosowanie. Nasz model może pomóc każdemu, kto próbuje wychwytywać i składować więcej CO2 przy mniejszym zużyciu energii – niezależnie od stosowanego procesu – powiedział dr Lei Xing, wykładowca cyfrowej inżynierii chemicznej i członek Instytutu Zrównoważonego Rozwoju oraz Instytutu for People-Centred A.
Biomasa i paliwa alternatywne
Inne wydania Magazynu Biomasa znajdziesz tutaj. Dlatego kliknij i czytaj!
Zdjęcie: Shutterstock
Źródło: University of Surrey
Newsletter
Bądź na bieżąco z branżą OZE
