15 년 2024 월 XNUMX 일 (
나노 워크 뉴스) 사용
인공 지능 (AI) 과학자들은 실제 석탄 화력 발전소를 기반으로 시스템을 조정했습니다. 이 모델은 16.7% 더 많은 이산화탄소(CO)를 포집할 수 있습니다.
2) National Grid의 에너지를 36.3% 적게 사용합니다. 해당 연구는 저널에 게재되었습니다.
반응화학공학 (
“반응형 CO2 캡처: 간헐적인 배기가스 및 재생 에너지 공급 관리를 위한 예측적 다목적 최적화”). 서리 대학 화학 및 화학 공학부 지속 가능 공정 학과장인 Jin Xuan 교수는 다음과 같이 말했습니다. “보통 탄소 포집 시스템은 외부 환경 변화에 관계없이 동일한 속도로 지속적으로 작동합니다. 그러나 우리는 작은 조정을 계속하도록 시스템을 교육하면 에너지를 크게 절약하고 동시에 더 많은 탄소를 포집할 수 있다는 것을 보여주었습니다.” 발전소가 연료를 연소하면 CO가 발생합니다.
2 – 온실가스. 그러나 석회석이 포함된 물을 통해 연도 가스를 버블링하면 포집할 수 있습니다. 콜로라도
2 석회암의 탄산칼슘과 반응한다. 이는 "향상된 풍화 작용"으로 알려진 과정을 통해 무해한 중탄산염을 생성합니다. 물과 CO를 펌핑하려면 에너지가 필요합니다.
2. 공동
2 포집 플랜트에는 자체 풍력 터빈이 있었지만 날씨가 더 온화할 때는 그리드에서 에너지를 사용했습니다. 연구자들은 AI를 사용하여 어떤 일이 일어날지 예측하는 모델 시스템을 가르쳤습니다. 따라서 CO가 적을 때 더 적은 양의 물을 펌핑할 수 있습니다.
2 포획하거나 재생 가능 에너지가 적을 때. 연구팀은 자신들의 연구 결과가 업계 전반에 걸쳐 더욱 광범위하게 활용되어 UN 지속 가능성 목표 7, 9, 12, 13에 기여할 수 있기를 바라고 있습니다. 서리 대학의 화학 및 화학 공학 강사인 Lei Xing 박사는 다음과 같이 말했습니다. 강화된 풍화에 대한 모델에서는 원칙이 더 광범위하게 적용됩니다. 우리 모델은 더 많은 CO를 포집하고 저장하려는 모든 사람에게 도움이 될 수 있습니다.
2 어떤 프로세스를 사용하든 더 적은 에너지로 말이죠.”
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- 출처: https://www.nanowerk.com/news2/green/newsid=64408.php
