Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), các nhà khoa học từ Đại học Surrey đã điều chỉnh hệ thống dựa trên một nhà máy nhiệt điện than thực sự. Mô hình này có thể thu được nhiều carbon dioxide (CO2) hơn 16,7% trong khi sử dụng ít năng lượng hơn 36,3% từ lưới điện quốc gia của Vương quốc Anh. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Reaction & Chemistry Engineering.
Sơ đồ trình bày của (A) lò phản ứng cột bong bóng đóng gói theo thời tiết được tăng cường và (B) khung kiểm soát dự đoán mô hình được phát triển để tối đa hóa tốc độ thu giữ CO 2 của lò phản ứng phong hóa được nâng cao , đồng thời giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng không thể tái tạo. Tín dụng: Hóa học & Kỹ thuật phản ứng (2023). DOI: 10.1039/D3RE00544E
Giáo sư Jin Xuân, chủ tịch các quy trình bền vững tại Trường Hóa học và Kỹ thuật Hóa học của Đại học Surrey, cho biết: "Thông thường, các hệ thống thu hồi carbon hoạt động liên tục, ở cùng một tốc độ—bất kể môi trường bên ngoài thay đổi như thế nào. Nhưng chúng tôi đã chứng minh rằng việc giảng dạy hệ thống này tiếp tục thực hiện những điều chỉnh nhỏ có thể tiết kiệm được nhiều năng lượng—đồng thời thu được nhiều carbon hơn."
Khi các nhà máy điện đốt nhiên liệu, chúng sẽ tạo ra CO 2 - một loại khí nhà kính. Nhưng nó có thể được thu giữ bằng cách sục khí thải qua nước có chứa đá vôi. CO 2 phản ứng với canxi cacbonat trong đá vôi. Điều này tạo ra bicarbonate vô hại, trong một quá trình được gọi là "phong hóa tăng cường".
Cần có năng lượng để bơm nước và CO 2 . Nhà máy thu giữ CO2 có tuabin gió riêng—nhưng khi thời tiết yên tĩnh hơn, nó lấy năng lượng từ lưới điện .
Bằng cách sử dụng AI, các nhà nghiên cứu đã dạy một hệ thống mô hình để dự đoán điều gì sẽ xảy ra—để nó có thể bơm ít nước hơn khi có ít CO 2 cần thu giữ hơn hoặc khi có ít năng lượng tái tạo hơn.
Nhóm nghiên cứu hy vọng những phát hiện của họ có thể được sử dụng rộng rãi hơn trong toàn ngành, góp phần hướng tới các Mục tiêu bền vững của Liên hợp quốc.
Tiến sĩ Lei Xing, giảng viên hóa học và kỹ thuật hóa học tại Đại học Surrey, cho biết: "Mặc dù chúng tôi đã thử nghiệm mô hình của mình về thời tiết tăng cường, nhưng các nguyên tắc này được áp dụng rộng rãi hơn. Mô hình của chúng tôi có thể giúp bất kỳ ai cố gắng thu giữ và lưu trữ nhiều CO2 hơn với ít hơn năng lượng—bất kể quy trình họ đang sử dụng là gì."
