Projekt wird KI nutzen, um die CCUS-Effizienz zu steigern

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Künstliche Intelligenz (KI) soll im Rahmen eines 3-Millionen-Pfund-Projekts unter der Leitung von Wissenschaftlern der Heriot-Watt-Universität eingesetzt werden, um die Auswirkungen von Kohlenstoffemissionen zu reduzieren.

ECO-AI zielt auf schwer zu dekarbonisierende Industrien wie Stahl, Zement und Chemie durch Kohlenstoffabscheidung und -speicherung ab.

Dazu werden spezielle Techniken für wissenschaftliches Rechnen, Materialentdeckung und Finanzprognosen entwickelt, um eine effiziente CO2-Abscheidung und -Speicherung in tiefen geologischen Formationen zu ermöglichen und gleichzeitig die finanziellen Auswirkungen des Einsatzes dieser Techniken für Unternehmen und politische Entscheidungsträger darzulegen.

An dem zweijährigen Projekt arbeiten in Edinburgh ansässige Wissenschaftler mit Kollegen vom Imperial College London zusammen.

Das Team vereint eine Reihe wissenschaftlicher Hintergründe, darunter Chemieingenieure, Physiker, Geologen, Mathematiker, Informatiker und Wirtschaftswissenschaftler. Gemeinsam entwickeln sie: neue energieeffiziente Materialien zur CO2-Abscheidung (Lösungsmittel); kostengünstige Untergrundmodellierung zur Gestaltung geologischer CO2-Speicherstandorte und neuartige Finanzmodelle, um die Auswirkungen der Innovationsrate auf verschiedene Dekarbonisierungsszenarien zu verstehen.

Die Gruppe sagt, dass die Arbeit voraussichtlich einen wissenschaftlichen Rahmen für zukünftige Forscher schaffen wird, auf dem sie aufbauen und eine wichtige Rolle beim Netto-Null-Ziel der britischen Regierung für 2050 spielen können.

„CO2-Entfernungstechniken zielen darauf ab, Restemissionen in schwer zu dekarbonisierenden Industrien zu kompensieren und so zu den Netto-Null-Zielen des Vereinigten Königreichs beizutragen“, sagt Projektleiter Professor Ahmed H. Elsheikh von der School of Energy, Geoscience, Infrastructure and Society der Heriot-Watt University. „Bei ECO-AI wollen wir alle Aspekte der CO2-Entfernung entwickeln, indem wir CO2 aus großen punktuellen Emissionsquellen mithilfe energieeffizienter Lösungsmittel einfangen und die Speicherkosten von CO2 in tiefen geologischen Formationen mithilfe fortschrittlicher Strömungsmodellierungstechniken senken.

Professor Elsheikh sagt, dass das Projekt bestehende wissenschaftliche Forschungsströme bei der Suche nach geeigneten Optionen für die sichere Speicherung von CO2 in tiefen geologischen Formationen voranbringen wird, ohne dass teure und oft zeitaufwändige Erkundungsuntersuchungen durchgeführt werden müssen.

Er fuhr fort: „Die Erkundung des Untergrunds kann extrem teuer sein, aber durch den Einsatz von KI können wir Standardtechniken zur Modellierung der Strömungsmigration im Untergrund durch beschleunigte KI-basierte Techniken ersetzen.“ Etwas, dessen Simulation auf einem Supercomputer normalerweise 100 Tage dauert, können wir mit einem anderen Supercomputertyp, der unsere speziellen KI-Simulatoren nutzt, in nur einem Tag simulieren.“

Zur CO2-Abscheidung fügt Professor Elsheikh hinzu: „Wir brauchen Materialien, die Kohlendioxid aus Rauchgasen extrahieren können, ohne zu viel Energie zu verbrauchen. Die Beschaffung dieser Materialien war schon immer ein Versuch-und-Irrtum-Prozess. Bei ECO-AI werden wir eine neue Forschungsrichtung nutzen, die auf maschinellem Lernen und KI basiert, um energieeffiziente Lösungsmittel für die CO2-Abscheidung zu entdecken und so die Kosten für die Abscheidung von CO2 aus Punktquellen zu senken.

„Durch ECO-AI werden wir unsere Erkenntnisse und entwickelten KI-Techniken in alle unsere laufenden Forschungsprojekte einfließen lassen und unsere Fortschritte mit verschiedenen Forschungsgruppen im gesamten Vereinigten Königreich teilen. Wir planen außerdem, zwei Hackathons für Doktoranden an britischen Universitäten zu organisieren, um die vom Projekt erstellten Datensätze zu erkunden und die vom ECO-AI-Team entwickelten KI-Techniken zu demonstrieren. Dies wird hoffentlich zu Fortschritten in mehreren Forschungsbereichen in der gesamten Forschungsgemeinschaft führen, die sich mit den Herausforderungen des Netto-Null-Ausstoßes befasst.“

Insgesamt wurden ECO-AI von UK Research and Innovation (UKRI) 2.5 Millionen Pfund zur Verfügung gestellt. Weitere Investitionen wurden von den Projektpartnern PETRONAS, Science and Technology Facilities Council (STFC) und ArianeLogiX bereitgestellt.

Für weitere Informationen und um über das Projekt auf dem Laufenden zu bleiben, besuchen Sie es Website.