NREL の科学者は答えを求めてデータに飛び込む

プラトン再発行

フォロワー： 0

自然に逃げる。山の空気を吸い込みます。風にたなびくタカをちらりと見る。これらは、リンディ・ウィリアムズが生まれ育ったコロラダンとして大切にしている経験です。

それらはまた、彼女が National Renewable Energy Laboratory (NREL) のデータサイエンティストとして他の人のために保存しようとしている経験でもあります。

その使命を念頭に置いて、ウィリアムズはデータとモデルに没頭し、地球上の生命を新しい方法で見て、地球が必要とするブレークスルーを達成しています。モデリングの専門知識を適用し、データを操作して、動植物、そして人間が、エネルギーを変換する技術の中でどのように繁栄できるかをよりよく理解するために、ウィリアムズは次のような質問に取り組んでいます。

風力発電所の周りを鳥が安全に飛び回るにはどうすればよいでしょうか?
個々の風力タービンコンポーネントのより正確な予測をエンジニアが達成するにはどうすればよいでしょうか?
成長する輸送ハブの中で、大気の質をどのように維持できるでしょうか?

NREL のデータ、分析、視覚化グループの研究者である Lindy Williams は次のように述べています。ブリアナ・コート・フォトグラフィーによる写真

Williams の作品は NREL で視覚化できます。インサイトセンター — 同僚の Rimple Sandhu と Charles Tripp によって作成されたモデルが生き生きとしています。しっかりと地面に足を踏み入れ、世界のクリーンエネルギーの未来に照準を合わせたウィリアムズ氏や他の人々は、ワシの飛行経路のモデルの 3D レンダリングを通じて空高く舞い上がることができます。

彼女がモデルを微調整すると、風力発電所を通るルートが現れ始めます。しかし、風力タービンと相互作用しているのは鳥だけではありません。風力発電所を運用および維持する人間にとって、機械的な信頼性は重要です。 Williams の発電機とギアボックスのデータの分析は、人間の目では検出できない潜在的なパフォーマンスの弱点を特定するのに役立ちます。

ウィリアムズの成功したチームワークの例は、国際エネルギー機関 (IEA) の風力エネルギーのデジタル化タスク 43 と彼女の共同執筆によるプレゼンテーション予測分析タービン部品の故障に。

ウィリアムズが鳥の飛行経路に注目していないときは、飛行機のクリーンエネルギー経路と、飛行機をつなぐ輸送センターについて考えています。

Athena チームは空港の混雑をターゲットにしています

よりクリーンなエネルギー経路を必要としているものがあるとすれば、それは相互に依存し、急速に進化している世界中の人々と商品の大量輸送ネットワークです。 8.2ギガトン IEA によると、2018 年の二酸化炭素の量。 (10,000 ギガトンは、満載の米国空母 2019 隻に相当します。) XNUMX 年には、運輸部門が最大のシェアを生み出しました (視聴者の３８%が) 米国環境保護庁によると、米国の温室効果ガス排出量。

ウィリアムズのモデリングと分析のスキルは、彼女のリーダーシップとともに、さまざまなクリーン輸送経路の影響を理解し、予測し、決定する NREL の作業を進める上で重要な役割を果たしています。そのため、彼女は米国エネルギー省 (DOE) の主任研究員であるカレブフィリップスから依頼を受けました。アテナ — ダラス・フォートワース国際空港 (DFW) でのパイロットプログラムで、混雑を緩和するための持続可能な成長モデルを特定することを目的としています — プログラムの分析タスクをリードします。

空港との間の地上輸送によって生じる混雑を評価するには、より定量的な研究が必要です。電気自動車や自動運転車など、より多くのモビリティオプションがさまざまな規模で個人によって選択されるにつれて、空港は結果として生じる行動の変化を予測し、スマートな成長経路を特定する必要があります。慎重な分析がなければ、これらの行動の変化は、非効率的でコストのかかる空港運営につながる可能性があります。

彼らの記事では 交通研究パートA, ダラス・フォートワース国際空港におけるカーブサイド交通管理ポリシーの設計と評価のためのモデリングフレームワーク、アテナチームの NREL とオークリッジ国立研究所の研究者は、空港がカーブサイドの交通管理ポリシーを開発、シミュレート、評価し、その影響を測定できるようにするために、移動モードのエンコード、需要予測、およびマイクロシミュレーションを統合するモデリングフレームワークを発表しました。

「アイデアを実行可能なロードマップに変えるのはとても楽しいことです」と彼女は言いました。「これは大規模なグループの取り組みであり、チームは本当に素晴らしいです。」

このフレームワークを使用して、研究者は DFW のいくつかのトラフィックシナリオとポリシーを分析しました。これには、COVID-19 パンデミックの影響をモデル化するためのシミュレーションの実行が含まれていました。彼らの結果は、他の測定値と比較して、次のことを示しました。

DFW トランジットの利用者数が増加すると、空港のカーブサイド拡張の必要性が最も長く延期されます。
バスのみのポリシーで共有モビリティを奨励すると、カーブサイドの渋滞の遅延が大幅に削減されます。
DFW への、または DFW からのすべての乗用車移動の自動化と電化は、最大の燃料消費と排出削減をもたらします。
制御されていない自動運転車の採用は、燃料消費量、遅延、および排出量の最大の増加を招き、空港の収容能力の即時拡大が必要になる可能性があります。

DFW は、Williams と Athena チームが行った詳細なモデリングとデータ分析にすぐに価値を見出しました。この成功に触発されて、ウィリアムズと彼女の同僚であるモンテ・ルナチェクは、この重要な知識を適用し、成長させる機会を探しました.

賞は輸送を変革する機会を拡大します

Caleb Phillips の支援により、Williams と Lunacek は DOE の Vehicle Technologies Office から 75,000 ドルの助成金を受け取りました。この賞により、Athena から学んだ教訓を活用して、空港やその他の輸送ハブでの商品の流れを最適化することができました。

この取り組みは、エネルギー I コープ — DOE の Office of Technology Transitions が後援する集中的な 75 か月のトレーニングプログラムで、国立研究所の研究者が価値提案を定義し、顧客発見インタビューを実施し、技術の実行可能な市場経路を開発します。プログラムの参加者として、ウィリアムズとルナチェックは、輸送ハブへの投資が業界の状況をどのように変えるかをよりよく理解するために、XNUMX のインタビューを実施しました。

「業界がどこにあり、テクノロジーへの欲求が何であるかについて多くのことを学びました」とウィリアムズは言いました。「この助成金により、私たちは質問をし、何が可能かについて詳細を理解する機会を得ることができました。」

情熱に動かされ、人に支えられて

ほぼすべての分野でデータ分析の必要性がありますが、NREL の使命は Williams の情熱と一致していました。 2018 年に彼女を NREL に導き、データ分析と視覚化に取り組むようになったのは、排出量の削減と自然環境の保護への彼女の献身でした。

しかし、彼女をそこに留めているのは NREL の人々です。

ウィリアムズは、NREL の多くの女性を賞賛し、インスピレーションを得ています。彼女は、さまざまなデータ分析プロジェクトを推進しながら、彼らのリードに従うよう努めています。「私は幸運にも、非常に頭が良く強い女性リーダーと一緒に仕事をすることができました。また、私の旅を通して助けてくれて励ましてくれた男性たちと一緒に働くことができました」と彼女は言いました。

情熱に駆り立てられ、人々の力を借りて、ウィリアムズと彼女の有能なデータサイエンティストのチームは、複雑な問題を解決して単純な楽しみを維持しています。そして、データが先導しています。

NREL の計算科学の能力は、あなたの世界で次にどこに現れますか? NREL を訪問計算科学のウェブサイト最新情報については。

CleanTechnicaの独創性を高く評価しますか？になることを検討してください CleanTechnicaメンバー、サポーター、技術者、またはアンバサダー —または後援者 Patreon.