{"id":9300,"date":"2024-01-17T17:21:49","date_gmt":"2024-01-17T17:21:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9300"},"modified":"2024-01-17T20:53:30","modified_gmt":"2024-01-17T20:53:30","slug":"researchers-use-ai-to-reduce-carbon-capture-energy-consumption-by-a-third","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/01\/researchers-use-ai-to-reduce-carbon-capture-energy-consumption-by-a-third\/","title":{"rendered":"Forscher nutzen KI, um den Energieverbrauch bei der Kohlenstoffabscheidung um ein Drittel zu senken"},"content":{"rendered":"

Eine in der Zeitschrift Reaction Chemistry and Engineering ver\u00f6ffentlichte Studie von Forschern der Universit\u00e4t Surrey setzte KI ein, um die Kohlenstoffabscheidung in Kraftwerken zu verbessern und den Energieverbrauch um mehr als ein Drittel zu senken.<\/b><\/p>\n

Die Forschung<\/a>unter der Leitung von Professor Jin Xuan, Lehrstuhlinhaber f\u00fcr nachhaltige Prozesse an der School of Chemistry and Chemical Engineering der University of Surrey, konzentrierte sich auf die Optimierung von Systemen zur Kohlenstoffabscheidung.\u00a0<\/span><\/p>\n

Er zeigt ein Modellsystem, das auf einem realen Kohlekraftwerk basiert und mit Hilfe von KI eine Steigerung der Kohlendioxid (CO2)-Abscheidung um 16,7% bei gleichzeitiger Senkung des Nicht-Energieverbrauchs des britischen Stromnetzes um 36,3% erreicht.<\/span><\/p>\n

Prof. Xuan betonte die Neuartigkeit dieses Ansatzes, <\/span>in einem Artikel der Universit\u00e4t von Surrey<\/span><\/a>Normalerweise laufen Kohlenstoffabscheidungssysteme konstant und mit der gleichen Geschwindigkeit - unabh\u00e4ngig von der sich \u00e4ndernden Umgebung. Aber wir haben gezeigt, dass man dem System beibringen kann, immer wieder kleine Anpassungen vorzunehmen, um gro\u00dfe Energieeinsparungen zu erzielen - und gleichzeitig mehr Kohlenstoff abzuscheiden.\"<\/span><\/p>\n

Die Abscheidung von Kohlendioxid ist ein entscheidender Prozess zur Verringerung der Umweltauswirkungen von CO2, dem wichtigsten Treibhausgas, das in den meisten Kraftwerken erzeugt wird.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dies wird in der Regel durch verst\u00e4rkte Verwitterung erreicht, ein Verfahren, bei dem Rauchgas durch kalksteinhaltiges Wasser geleitet wird, das mit Kalziumkarbonat reagiert und harmloses Bikarbonat bildet.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dieser Prozess ist jedoch sehr energieintensiv, da Strom zum Pumpen von Wasser und CO2 ben\u00f6tigt wird. Die CO2-Abscheidungsanlage in der Studie verf\u00fcgte \u00fcber eine eigene Windturbine f\u00fcr erneuerbare Energie, aber bei ruhigerem Wetter, wenn diese nicht ausreichte, wurde Energie aus dem Netz verwendet.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Errungenschaften des Forschungsteams liegen im Einsatz von KI, um das Modellsystem in die Lage zu versetzen, Schwankungen in der CO2-Produktion und der Verf\u00fcgbarkeit erneuerbarer Energien vorherzusagen. Dies erm\u00f6glichte es dem System, die Wasserpumpen entsprechend anzupassen und den Energieverbrauch im Laufe der Zeit zu optimieren.<\/span><\/p>\n

\"Maschinelles
Optimierung von Technologien zur Kohlenstoffabscheidung durch maschinelles Lernen. Quelle: Reaktionschemie und -technik<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Dr. Lei Xing, Dozent f\u00fcr Chemie und Chemieingenieurwesen an der University of Surrey, hob die Bedeutung der Ergebnisse hervor: \"Wir haben unser Modell zwar an der verst\u00e4rkten Verwitterung getestet, aber die Prinzipien gelten auch f\u00fcr andere Bereiche. Unser Modell k\u00f6nnte allen helfen, die versuchen, mehr CO2 mit weniger Energie abzuscheiden und zu speichern - unabh\u00e4ngig von dem Verfahren, das sie anwenden.\"<\/span><\/p>\n

Die Forscher hoffen, dass diese Erkenntnisse einen Beitrag zu den Zielen f\u00fcr nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen leisten k\u00f6nnen, die darauf abzielen, die Belastung durch nicht erneuerbare Energiequellen zu verringern und in innovative Technologien zur Kohlenstoffbindung zu investieren.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Im Januar dieses Jahres hat Microsoft mithilfe von KI einen neuen Lithium-Batterie-Elektrolyten entwickelt, der die <\/span>Lithiumgehalt in Batterien um einige 70%<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n

Ziel der Studie war es, die Kohlenstoffabscheidung zu optimieren, um den Einsatz nicht erneuerbarer Energiequellen zu verringern und gleichzeitig die CO2-Abscheidung zu erhalten oder zu verbessern.\u00a0<\/span><\/p>\n

Es nutzte die KI, um das System auf der Grundlage kleiner Ver\u00e4nderungen anzupassen, anstatt st\u00e4ndig mit der gleichen Geschwindigkeit zu arbeiten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Und so funktioniert es:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Erstellung von Modellen f\u00fcr die CO2-Abscheidung<\/b>: Die Forscher entwickelten Modelle des maschinellen Lernens, um vorherzusagen, wie effizient ein Reaktor CO2 abscheiden k\u00f6nnte und wie viel Energie er verbrauchen w\u00fcrde. Sie verwendeten zwei Arten von Modellen: LSTM (Long Short-Term Memory) und MLP (Multilayer Perceptron).<\/span><\/li>\n
  • Vorhersage von Schl\u00fcsselfaktoren mit KI<\/b>: Mithilfe von KI konnten sie zwei entscheidende Faktoren vorhersagen: wie viel CO2 im Gas eines Kohlekraftwerks enthalten sein w\u00fcrde und wie viel Windenergie f\u00fcr den Abscheidungsprozess zur Verf\u00fcgung stehen w\u00fcrde. Diese Prognosen sind wichtig f\u00fcr die Planung des Abscheidungsprozesses.<\/span><\/li>\n
  • Pr\u00fcfung und Verbesserung der Modelle<\/b>: Das Team hat seine KI-Modelle mit Hilfe statistischer Methoden gr\u00fcndlich auf ihre Genauigkeit gepr\u00fcft. Au\u00dferdem nutzten sie eine Technik namens konforme Vorhersage, um festzustellen, wie sicher sie sich auf die Vorhersagen des Modells verlassen konnten.<\/span><\/li>\n
  • Optimierung des Erfassungsprozesses<\/b>: Anhand der Daten aus ihren KI-Modellen haben die Forscher einen ausgekl\u00fcgelten Algorithmus eingesetzt, um das beste Gleichgewicht zwischen der gr\u00f6\u00dften CO2-Abscheidung und dem geringsten Verbrauch an nicht erneuerbarer Energie zu finden.<\/span><\/li>\n
  • Analyse der Ergebnisse<\/b>: Die Ergebnisse waren vielversprechend. Sie zeigten, dass der Reaktor im Durchschnitt 16,7% mehr CO2 abfing und 36,3% weniger Energie aus nicht erneuerbaren Quellen in einem Monat verbrauchte.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Dies zeigt, wie n\u00fctzlich die KI f\u00fcr die Technologie zur Energieeinsparung ist.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Leichtgewichtige KI-Systeme, die in energieverbrauchende Prozesse und Ger\u00e4te eingebaut werden, k\u00f6nnen deren Funktionalit\u00e4t optimieren und so den Ressourcenverbrauch effektiv senken. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Eine in der Zeitschrift Reaction Chemistry and Engineering ver\u00f6ffentlichte Studie von Forschern der Universit\u00e4t Surrey nutzt KI, um die Kohlenstoffabscheidung in Kraftwerken zu verbessern und den Energieverbrauch um mehr als ein Drittel zu senken. Die Forschung unter der Leitung von Professor Jin Xuan, Lehrstuhl f\u00fcr nachhaltige Prozesse an der School of Chemistry and Chemical Engineering der Universit\u00e4t Surrey, konzentrierte sich auf die Optimierung von Kohlenstoffabscheidungssystemen. Sie zeigt ein Modellsystem auf der Grundlage eines realen Kohlekraftwerks, das mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz eine Steigerung der Kohlendioxid (CO2)-Abscheidung um 16,7% bei gleichzeitiger Senkung des Nicht-Energieverbrauchs des britischen Stromnetzes um 36,3% erreicht. 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