プロジェクトは AI を使用して CCUS の効率を向上します

プラトン再発行

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ヘリオットワット大学の科学者らが主導する3万ポンドのプロジェクトの一環として、人工知能（AI）が炭素排出の影響を削減するために使用されることになっている。

ECO-AI は、炭素の回収と貯留を通じて、鉄鋼、セメント、化学などの脱炭素化が難しい業界をターゲットにしています。

これは、科学計算、材料発見、財務予測のための専門技術を開発することでこれを実現し、深層地層での効率的な CO2 回収と貯留を可能にするとともに、これらの技術を企業や政策立案者に導入する際の財務上の影響を明らかにします。

エディンバラに拠点を置く学者たちは、インペリアル・カレッジ・ロンドンの同僚と協力して、XNUMX 年間のプロジェクトに取り組んでいます。

チームには、化学エンジニア、物理学者、地質学者、数学者、コンピューター科学者、経済学者など、さまざまな科学的背景を持つメンバーが集まっています。彼らは以下の開発に協力しています。 CO2 回収のための新しいエネルギー効率の高い材料 (溶剤)。 CO2 地質貯留サイトを設計するための低コストの地下モデリングと、さまざまな脱炭素化シナリオに対するイノベーションの速度の影響を理解するための新しい財務モデル。

同グループは、この研究は将来の研究者が基礎とし、英国政府の2050年のネットゼロ目標において重要な役割を果たすための科学的枠組みを残すことが期待されると述べている。

「CO2除去技術は、脱炭素化が困難な産業における残留排出量を補い、英国のネットゼロ目標に貢献することを目的としています」とプロジェクトリーダーであるヘリオットワット大学エネルギー・地球科学・インフラ・社会学部のアーメド・H・エルシェイク教授は語る。「ECO-AI では、エネルギー効率の高い溶媒を使用して大規模な点排出源から CO2 を回収し、高度な流れモデリング技術を使用して深層地層での CO2 の貯留コストを削減することで、CO2 除去のあらゆる側面を開発することを目指しています。

エルシェイク教授は、このプロジェクトにより、費用がかかり、多くの場合時間のかかる探索調査を実施することなく、深い地層でCO2を安全に貯蔵するための適切な選択肢を調達するという点で、既存の科学研究の流れが前進すると述べています。

同氏はさらに、「地下の探索には非常に費用がかかる可能性がありますが、AI を使用することで、地下の流れの移動をモデル化する標準的な手法を、高速化された AI ベースの手法に置き換えることができます。たとえば、スーパーコンピューターでのシミュレーションには通常 100 日かかるものですが、専門の AI シミュレーターを使用する別の種類のスーパーコンピューターを使用すると、同じシナリオをわずか XNUMX 日でシミュレーションできるようになります。」

CO2 回収について、エルシェイク教授は次のように付け加えています。「エネルギーをあまり消費せずに煙道ガスから二酸化炭素を抽出できる材料が必要です。これらの材料の調達は常に試行錯誤のプロセスでした。 ECO-AI では、機械学習と AI に依存した新しい研究ラインを利用して、エネルギー効率の高い CO2 回収溶媒を発見し、点源から CO2 を回収するコストを削減します。

「ECO-AI を通じて、私たちは発見と開発した AI 技術を進行中のすべての研究プロジェクトに広め、英国中のさまざまな研究グループと進捗状況を共有していきます。また、英国の大学全体で博士課程の学生を対象に XNUMX つのハッカソンを開催し、プロジェクトによって生成されたデータセットを探索し、ECO-AI チームが開発した AI 技術をデモンストレーションする予定です。これにより、ネットゼロの課題に取り組んでいるより広範な研究コミュニティ全体で複数の研究分野の進歩につながることが期待されます。」

UK Research and Innovation (UKRI) から合計 2.5 万ポンドが ECO-AI に授与され、プロジェクトパートナーである PETRONAS、Science and Technology Facilities Council (STFC)、ArianeLogiX からさらなる投資が提供されました。

詳細およびプロジェクトの最新情報については、次のサイトをご覧ください。ウェブページ.