{"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\/it\/2024\/01\/researchers-use-ai-to-reduce-carbon-capture-energy-consumption-by-a-third\/","title":{"rendered":"I ricercatori usano l'intelligenza artificiale per ridurre di un terzo il consumo di energia per la cattura del carbonio"},"content":{"rendered":"

Uno studio pubblicato su Reaction Chemistry and Engineering dai ricercatori dell'Universit\u00e0 del Surrey ha utilizzato l'intelligenza artificiale per migliorare la cattura del carbonio nelle centrali elettriche, riducendo il consumo energetico di oltre un terzo.<\/b><\/p>\n

Il ricerca<\/a>guidato dal professor Jin Xuan, titolare della cattedra di processi sostenibili presso la Scuola di Chimica e Ingegneria Chimica dell'Universit\u00e0 del Surrey, si \u00e8 concentrato sull'ottimizzazione dei sistemi di cattura del carbonio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il documento illustra un sistema modello basato su una vera centrale a carbone che utilizza l'intelligenza artificiale per ottenere un aumento di 16,7% nella cattura dell'anidride carbonica (CO2), riducendo contemporaneamente il consumo non energetico dalla rete nazionale del Regno Unito di 36,3%.<\/span><\/p>\n

Il Prof. Xuan ha sottolineato la novit\u00e0 di questo approccio, <\/span>affermando in un articolo dell'Universit\u00e0 di Surrey<\/span><\/a>Di solito i sistemi di cattura del carbonio funzionano costantemente, alla stessa velocit\u00e0, indipendentemente dai cambiamenti dell'ambiente esterno. Ma noi abbiamo dimostrato che insegnare al sistema a fare piccoli adattamenti pu\u00f2 produrre grandi risparmi energetici e allo stesso tempo catturare pi\u00f9 carbonio\".<\/span><\/p>\n

La cattura del carbonio \u00e8 un processo fondamentale per mitigare l'impatto ambientale della CO2, il principale gas serra prodotto dalla maggior parte delle centrali elettriche.\u00a0<\/span><\/p>\n

In genere, ci\u00f2 si ottiene attraverso un'azione di \"enhanced weathering\", un metodo in cui i gas di scarico vengono fatti gorgogliare attraverso acqua contenente calcare, che reagisce con il carbonato di calcio per formare un innocuo bicarbonato.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tuttavia, questo processo \u00e8 ad alta intensit\u00e0 energetica e richiede energia per pompare l'acqua e la CO2. L'impianto di cattura della CO2 oggetto dello studio disponeva di una propria turbina eolica per l'energia rinnovabile, ma nelle giornate pi\u00f9 calme, quando questa non era sufficiente, utilizzava l'energia della rete.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

I risultati ottenuti dal team di ricerca consistono nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per consentire al sistema modello di prevedere le fluttuazioni nella produzione di CO2 e nella disponibilit\u00e0 di energia rinnovabile. Questo ha permesso al sistema di regolare di conseguenza il pompaggio dell'acqua, ottimizzando l'uso dell'energia nel tempo.<\/span><\/p>\n

\"Apprendimento
Ottimizzazione delle tecnologie di cattura del carbonio con l'apprendimento automatico. Fonte: Chimica e ingegneria delle reazioni<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Il dottor Lei Xing, docente di chimica e ingegneria chimica presso l'Universit\u00e0 del Surrey, ha sottolineato le implicazioni delle loro scoperte, affermando: \"Anche se abbiamo testato il nostro modello sul potenziamento degli agenti atmosferici, i principi si applicano in modo pi\u00f9 ampio. Il nostro modello potrebbe aiutare chiunque cerchi di catturare e immagazzinare pi\u00f9 CO2 con meno energia, qualunque sia il processo utilizzato\".<\/span><\/p>\n

I ricercatori sperano che questi risultati possano contribuire agli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite, che mirano a ridurre la pressione sulle fonti energetiche non rinnovabili e a investire in tecnologie innovative per la cattura del carbonio.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Nel gennaio di quest'anno, Microsoft ha utilizzato l'intelligenza artificiale per creare un nuovo elettrolita per batterie al litio in grado di ridurre le emissioni di CO2. <\/span>contenuto di litio nelle batterie di alcuni 70%<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9 sullo studio<\/span><\/h2>\n

Lo studio mirava a ottimizzare la cattura del carbonio per ridurre l'uso di fonti energetiche non rinnovabili, mantenendo o migliorando la cattura di CO2.\u00a0<\/span><\/p>\n

Utilizza l'intelligenza artificiale per regolare il sistema in base a piccole modifiche, anzich\u00e9 farlo funzionare continuamente alla stessa velocit\u00e0.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ecco come funziona:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Creare modelli per la cattura della CO2<\/b>: I ricercatori hanno sviluppato modelli di apprendimento automatico per prevedere l'efficienza con cui un reattore potrebbe catturare la CO2 e la quantit\u00e0 di energia che utilizzerebbe. Hanno utilizzato due tipi di modelli: LSTM (Long Short-Term Memory) e MLP (Multilayer Perceptron).<\/span><\/li>\n
  • Previsione dei fattori chiave con l'IA<\/b>: Hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per prevedere due fattori cruciali: la quantit\u00e0 di CO2 presente nel gas di una centrale a carbone e la quantit\u00e0 di energia eolica disponibile per alimentare il processo di cattura. Queste previsioni sono importanti per la pianificazione del processo di cattura.<\/span><\/li>\n
  • Testare e migliorare i modelli<\/b>: Il team ha testato rigorosamente l'accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale utilizzando metodi statistici. Hanno anche utilizzato una tecnica chiamata \"conformal prediction\" per determinare la fiducia nelle previsioni del modello.<\/span><\/li>\n
  • Ottimizzazione del processo di acquisizione<\/b>: Utilizzando i dati dei loro modelli AI, i ricercatori hanno impiegato un sofisticato algoritmo per trovare il miglior equilibrio tra la cattura della maggior quantit\u00e0 di CO2 e l'utilizzo della minor quantit\u00e0 di energia non rinnovabile.<\/span><\/li>\n
  • Analisi dei risultati<\/b>: I risultati sono stati promettenti. Hanno dimostrato che, in media, il reattore ha catturato 16,7% in pi\u00f9 di CO2 e ha utilizzato 36,3% in meno di energia da fonti non rinnovabili nell'arco di un mese.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Questo dimostra l'utilit\u00e0 dell'IA nella tecnologia di riduzione dell'energia.\u00a0<\/span><\/p>\n

    I sistemi di intelligenza artificiale leggeri montati su processi e apparecchi che consumano energia possono ottimizzare la loro funzionalit\u00e0 per ridurre efficacemente il consumo di risorse. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Uno studio pubblicato su Reaction Chemistry and Engineering da ricercatori dell'Universit\u00e0 del Surrey ha utilizzato l'intelligenza artificiale per migliorare la cattura del carbonio nelle centrali elettriche, riducendo il consumo energetico di oltre un terzo. La ricerca, guidata dal professor Jin Xuan, titolare della cattedra di processi sostenibili presso la Scuola di Chimica e Ingegneria Chimica dell'Universit\u00e0 del Surrey, si \u00e8 concentrata sull'ottimizzazione dei sistemi di cattura del carbonio. La ricerca presenta un sistema modello basato su una centrale elettrica a carbone reale che utilizza l'intelligenza artificiale per ottenere un aumento di 16,7% nella cattura dell'anidride carbonica (CO2), riducendo al contempo il consumo non energetico della rete nazionale del Regno Unito di 36,3%. 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