Các nhà khoa học của NREL đi sâu vào dữ liệu để tìm kiếm câu trả lời

Thoát vào thiên nhiên. Hít không khí núi rừng. Thoáng thấy diều hâu trong gió. Đây là những trải nghiệm mà Lindy Williams trân trọng khi là một Coloradan sinh ra và lớn lên.

Chúng cũng là những kinh nghiệm mà cô đang làm việc để lưu giữ cho những người khác với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu tại Phòng thí nghiệm Năng lượng Tái tạo Quốc gia (NREL).

Với sứ mệnh đó, Williams đắm mình trong dữ liệu và mô hình để nhìn cuộc sống trên Trái đất theo những cách mới và đạt được những đột phá mà hành tinh của chúng ta cần. Áp dụng kiến ​​thức chuyên môn về mô hình hóa của mình và thao tác dữ liệu để hiểu rõ hơn về cách hệ thực vật và động vật - và con người - có thể phát triển mạnh trong số các công nghệ đang biến đổi năng lượng, Williams vật lộn với những câu hỏi như:

• Làm thế nào những con chim có thể bay quanh các trang trại gió một cách an toàn?
• Làm thế nào các kỹ sư có thể đạt được tiên lượng chính xác hơn về các bộ phận tuabin gió riêng lẻ?
• Làm thế nào để bảo tồn chất lượng không khí trong bối cảnh các trung tâm giao thông ngày càng phát triển?

Lindy Williams, nhà nghiên cứu trong Nhóm Dữ liệu, Phân tích và Trực quan tại NREL. Ảnh của Brianna Cote Photography

Công việc của Williams có thể được hình dung trong NREL's Trung tâm Insight - nơi các mô hình, do các đồng nghiệp Rimple Sandhu và Charles Tripp tạo ra, trở nên sống động. Với đôi chân vững chắc trên mặt đất và tầm nhìn của cô ấy đặt ra về một tương lai năng lượng sạch cho thế giới, Williams và những người khác, có thể bay bổng thông qua kết xuất 3D mô hình đường bay của đại bàng.

Các tuyến đường qua các trang trại gió bắt đầu xuất hiện khi cô ấy điều chỉnh mô hình của mình. Nhưng chim không phải là loài duy nhất tương tác với các tuabin gió. Đối với những người vận hành và bảo trì các trang trại gió, độ tin cậy cơ học là rất quan trọng. Phân tích dữ liệu máy phát và hộp số của Williams giúp xác định các điểm yếu hiệu suất tiềm ẩn mà mắt người không thể phát hiện được.

Ví dụ về tinh thần đồng đội thành công của Williams có thể được tìm thấy trong Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) Số hóa năng lượng gió Nhiệm vụ 43 và bài thuyết trình đồng tác giả của cô ấy về phân tích tiên đoán đối với các hư hỏng của bộ phận tuabin.

Khi Williams không tập trung vào đường bay cho các loài chim, cô ấy đang nghĩ về đường dẫn năng lượng sạch cho máy bay - và các trung tâm giao thông kết nối chúng.

Athena Team nhắm mục tiêu Tắc nghẽn sân bay

Nếu bất cứ điều gì đang rất cần một con đường năng lượng sạch hơn, thì đó là mạng lưới giao thông vận tải khối lượng lớn phụ thuộc lẫn nhau và đang phát triển nhanh chóng của con người và hàng hóa trên toàn thế giới - điều này đã tạo ra 8.2 gigatons lượng carbon dioxide vào năm 2018, theo IEA. (Một gigaton tương đương với 10,000 hàng không mẫu hạm được tải đầy đủ của Hoa Kỳ.) Năm 2019, lĩnh vực giao thông vận tải tạo ra thị phần lớn nhất (29%) phát thải khí nhà kính ở Hoa Kỳ, theo Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ.

Kỹ năng mô hình hóa và phân tích của Williams, cùng với sự lãnh đạo của cô ấy, đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy công việc của NREL trong việc hiểu, dự đoán và xác định tác động của các con đường giao thông sạch khác nhau. Đó là lý do tại sao cô ấy được Caleb Phillips, điều tra viên chính của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE's) hỏi. Athena - một chương trình thử nghiệm tại Sân bay Quốc tế Dallas-Fort Worth (DFW) nhằm xác định các mô hình tăng trưởng bền vững để giảm bớt tắc nghẽn - để dẫn dắt các nhiệm vụ phân tích cho chương trình.

Cần có nhiều nghiên cứu định lượng hơn để đánh giá tình trạng tắc nghẽn do giao thông mặt đất đến và đi từ các sân bay. Khi nhiều lựa chọn di chuyển hơn - như xe điện và xe tự hành - được các cá nhân lựa chọn ở nhiều quy mô khác nhau, các sân bay cần phải lường trước những thay đổi về hành vi và xác định các lộ trình tăng trưởng thông minh. Nếu không phân tích kỹ lưỡng, những thay đổi hành vi này có thể dẫn đến hoạt động sân bay không hiệu quả và tốn kém.

Trong bài báo của họ trong Nghiên cứu Giao thông Vận tải Phần A, Khung mô hình hóa để thiết kế và đánh giá các chính sách quản lý giao thông lề đường tại sân bay quốc tế Dallas-Fort Worth, các nhà nghiên cứu NREL và Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge của nhóm Athena đã trình bày một khung mô hình tích hợp mã hóa phương thức đi lại, dự báo nhu cầu và mô phỏng vi mô để cho phép các sân bay phát triển, mô phỏng và đánh giá các chính sách quản lý giao thông lề đường và đo lường tác động của chúng.

Cô nói: “Biến các ý tưởng thành một bản đồ hành động có thể thực hiện được rất thú vị. "Đó là một nỗ lực lớn của cả nhóm, và nhóm thực sự đáng kinh ngạc."

Sử dụng khuôn khổ này, các nhà nghiên cứu đã phân tích một số kịch bản và chính sách giao thông cho DFW, bao gồm cả việc chạy mô phỏng để mô hình hóa tác động của đại dịch COVID-19. Kết quả của họ đã chứng minh rằng, so với các biện pháp khác:

• Tăng lượng hành khách quá cảnh DFW trì hoãn nhu cầu mở rộng lề đường sân bay lâu nhất.
• Khuyến khích di chuyển chung với chính sách chỉ dành cho xe buýt giúp giảm thiểu tình trạng tắc nghẽn lề đường nhiều nhất.
• Tự động hóa và điện khí hóa cho tất cả các chuyến xe chở khách đến hoặc đi từ DFW tạo ra mức tiêu thụ nhiên liệu và giảm phát thải lớn nhất.
• Việc sử dụng phương tiện tự hành không có kiểm soát khiến mức tiêu thụ nhiên liệu, chậm trễ và khí thải tăng cao nhất và có thể yêu cầu mở rộng công suất sân bay ngay lập tức.

DFW đã nhìn thấy giá trị tức thì trong phân tích dữ liệu và mô hình hóa chuyên sâu do Williams và nhóm Athena thực hiện. Được truyền cảm hứng từ thành công này, Williams và đồng nghiệp của cô, Monte Lunacek, đã tìm kiếm cơ hội để áp dụng và phát triển kiến ​​thức quan trọng này.

Giải thưởng Mở rộng Cơ hội Chuyển đổi Giao thông Vận tải

Với sự hỗ trợ của Caleb Phillips, Williams và Lunacek đã nhận được khoản tài trợ 75,000 đô la từ Văn phòng Công nghệ Xe của DOE. Giải thưởng đã giúp họ tận dụng các bài học kinh nghiệm từ Athena để tối ưu hóa luồng hàng hóa tại các sân bay và các trung tâm giao thông vận tải khác.

Nỗ lực này đã diễn ra như một phần của Năng lượng I-Quân đoàn - một chương trình đào tạo chuyên sâu kéo dài hai tháng được tài trợ bởi Văn phòng Chuyển đổi Công nghệ của DOE, nơi các nhà nghiên cứu phòng thí nghiệm quốc gia xác định các đề xuất giá trị, thực hiện các cuộc phỏng vấn khám phá khách hàng và phát triển các lộ trình thị trường khả thi cho công nghệ của họ. Là những người tham gia chương trình, Williams và Lunacek đã thực hiện 75 cuộc phỏng vấn để hiểu rõ hơn về cách thức đầu tư vào các trung tâm giao thông có thể thay đổi toàn cảnh của ngành.

Williams nói: “Chúng tôi đã học được rất nhiều điều về vị trí của ngành công nghiệp và nhu cầu sử dụng công nghệ là như thế nào. “Khoản tài trợ này đã cho chúng tôi cơ hội để đặt câu hỏi và hiểu thêm chi tiết về những gì có thể.”

Được thúc đẩy bởi niềm đam mê, được thúc đẩy bởi mọi người

Mặc dù nhu cầu phân tích dữ liệu trong hầu hết mọi lĩnh vực, nhưng sứ mệnh của NREL phù hợp với niềm đam mê của Williams. Chính sự cống hiến của cô ấy trong việc giảm lượng khí thải và bảo tồn môi trường tự nhiên của chúng ta đã đưa cô ấy đến NREL vào năm 2018 để làm việc về phân tích và hình ảnh hóa dữ liệu.

Nhưng chính những người ở NREL đã giữ cô ấy ở đó.

Williams ngưỡng mộ và lấy cảm hứng từ nhiều phụ nữ tại NREL. Cô ấy cố gắng theo sát sự dẫn đầu của họ khi thúc đẩy nhiều dự án phân tích dữ liệu khác nhau. Cô nói: “Tôi đã may mắn được làm việc bên cạnh những nữ lãnh đạo rất thông minh, mạnh mẽ, bên cạnh những người đàn ông luôn giúp đỡ và động viên trong suốt hành trình của tôi.

Được thúc đẩy bởi niềm đam mê và được hỗ trợ bởi mọi người, Williams và nhóm các nhà khoa học dữ liệu tài năng của cô đang giải quyết các vấn đề phức tạp để duy trì những thú vui đơn giản. Và dữ liệu đang dẫn đầu.

Khả năng khoa học tính toán của NREL sẽ xuất hiện ở đâu tiếp theo trong thế giới của bạn? Ghé thăm NREL's Trang web Khoa học tính toán để biết thông tin mới nhất.

Đánh giá cao sự độc đáo của CleanTechnica? Xem xét trở thành một Thành viên, Người hỗ trợ, Kỹ thuật viên hoặc Đại sứ của CleanTechnica - hoặc một khách hàng quen trên Patreon.

Nguồn: https://cleantechnica.com/2022/01/13/nrel-scientists-dive-into-data-in-search-of-answers/