Project Will Use AI To Boost CCUS Efficiency | Envirotec

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

خلاصہ تصویر

مصنوعی ذہانت (AI) کا استعمال کاربن کے اخراج کے اثرات کو کم کرنے کے لیے £3 ملین کے منصوبے کے حصے کے طور پر کیا جانا ہے جس کی قیادت ہیریوٹ-واٹ یونیورسٹی کے سائنسدانوں نے کی ہے۔

ECO-AI کاربن کی گرفتاری اور ذخیرہ کرنے کے ذریعے مشکل سے ڈیکاربنائز کرنے والی صنعتوں جیسے اسٹیل، سیمنٹ، اور کیمیکلز کو نشانہ بنا رہا ہے۔

یہ سائنسی کمپیوٹنگ، مادی دریافت اور مالیاتی پیشن گوئی کے لیے ماہر تکنیک تیار کرکے، گہرے ارضیاتی فارمیشنوں میں CO2 کی گرفت اور ذخیرہ کرنے کے قابل بنانے کے ساتھ ساتھ کاروبار اور پالیسی سازوں کے لیے ان تکنیکوں کی تعیناتی میں مالی مضمرات کا تعین کرکے ایسا کرے گا۔

ایڈنبرا میں مقیم ماہرین تعلیم دو سالہ منصوبے پر امپیریل کالج لندن کے ساتھیوں کے ساتھ شراکت میں کام کر رہے ہیں۔

ٹیم سائنسی پس منظر کی ایک رینج کو یکجا کرتی ہے جس میں کیمیکل انجینئرز، طبیعیات دان، ماہرین ارضیات، ریاضی دان، کمپیوٹر سائنس دان، اور ماہرین اقتصادیات شامل ہیں۔ وہ تیار کرنے کے لیے مل کر کام کر رہے ہیں: CO2 کیپچر (سالوینٹس) کے لیے نئی توانائی کا موثر مواد؛ مختلف ڈیکاربنائزیشن منظرناموں پر جدت کی شرح کے اثرات کو سمجھنے کے لیے جیولوجیکل CO2 اسٹوریج سائٹس اور نئے مالیاتی ماڈلز کو ڈیزائن کرنے کے لیے کم لاگت والی سب سرفیس ماڈلنگ۔

گروپ کا کہنا ہے کہ اس کام سے مستقبل کے محققین کے لیے ایک سائنسی فریم ورک چھوڑنے کی امید ہے تاکہ وہ 2050 کے لیے یو کے حکومت کے خالص صفر ہدف میں اہم کردار ادا کر سکے۔

"CO2 کو ہٹانے کی تکنیکوں کا مقصد کاربنائز کرنے کی مشکل صنعتوں میں بقایا اخراج کی تلافی کرنا ہے اور اس طرح برطانیہ کے خالص صفر اہداف میں حصہ ڈالنا ہے،" سکول آف انرجی، جیو سائنس، انفراسٹرکچر اور سوسائٹی سے ہیریوٹ-واٹ یونیورسٹی کے پروجیکٹ لیڈ پروفیسر احمد ایچ الشیخ کہتے ہیں۔ "ECO-AI میں، ہم توانائی کے موثر سالوینٹس کا استعمال کرتے ہوئے اخراج کے بڑے نقطہ ذرائع سے CO2 کو حاصل کرکے اور جدید بہاؤ ماڈلنگ تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے گہری ارضیاتی تشکیل میں CO2 کے ذخیرہ کرنے کے اخراجات کو کم کرکے CO2 کو ہٹانے کے تمام پہلوؤں کو تیار کرنا چاہتے ہیں۔

پروفیسر الشیخ کا کہنا ہے کہ یہ پروجیکٹ موجودہ سائنسی تحقیقی سلسلے کو آگے بڑھائے گا جس میں CO2 کے محفوظ سٹوریج کے لیے گہرے ارضیاتی فارمیشنوں میں مہنگی اور اکثر وقت لگنے والی تحقیقاتی تحقیقات کی ضرورت نہیں ہے۔

اس نے جاری رکھا: "زمین کی کھوج بہت مہنگی ہوسکتی ہے لیکن AI کا استعمال کرکے ہم ذیلی سطح میں بہاؤ کی منتقلی کی ماڈلنگ کے لیے معیاری تکنیکوں کو تیز رفتار AI پر مبنی تکنیکوں سے بدل سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ایسی چیز جسے عام طور پر ایک سپر کمپیوٹر پر نقل کرنے میں 100 دن لگ سکتے ہیں، ہم صرف ایک دن میں ایک مختلف قسم کے سپر کمپیوٹر کا استعمال کرتے ہوئے اسی منظر نامے کی نقل کر سکیں گے جو ہمارے ماہر AI سمیلیٹرز کا استعمال کرتا ہے۔

CO2 کی گرفتاری پر تبصرہ کرتے ہوئے، پروفیسر الشیخ نے مزید کہا: "ہمیں ایسے مواد کی ضرورت ہے جو بہت زیادہ توانائی استعمال کیے بغیر فلو گیسوں سے کاربن ڈائی آکسائیڈ نکال سکے۔ ان مواد کو سورس کرنا ہمیشہ ایک آزمائشی اور غلطی کا عمل رہا ہے۔ ECO-AI میں، ہم مشین لرننگ اور AI پر انحصار کرتے ہوئے تحقیق کی ایک نئی لائن کا استعمال کریں گے تاکہ CO2 کیپچر کے لیے توانائی کے موثر سالوینٹس کو دریافت کیا جا سکے اور اس طرح پوائنٹ کے ذرائع سے CO2 کو حاصل کرنے کی لاگت کو کم کیا جا سکے۔

"ECO-AI کے ذریعے ہم اپنے تمام جاری تحقیقی منصوبوں میں اپنے نتائج اور تیار کردہ AI تکنیکوں کا پرچار کریں گے اور اپنی پیشرفت کو برطانیہ بھر کے مختلف تحقیقی گروپوں کے ساتھ شیئر کریں گے۔ ہم پورے برطانیہ کی یونیورسٹیوں میں پی ایچ ڈی کے طلباء کے لیے دو ہیکاتھون منعقد کرنے، پروجیکٹ کے ذریعے تیار کردہ ڈیٹاسیٹس کو دریافت کرنے اور ECO-AI ٹیم کی تیار کردہ AI تکنیکوں کا مظاہرہ کرنے کا بھی منصوبہ رکھتے ہیں۔ یہ امید ہے کہ خالص صفر چیلنجز پر کام کرنے والی وسیع ریسرچ کمیونٹی میں متعدد تحقیقی شعبوں میں پیشرفت کا باعث بنے گا۔

مجموعی طور پر، UK ریسرچ اینڈ انوویشن (UKRI) کی جانب سے ECO-AI کو £2.5 ملین سے نوازا گیا ہے جس میں مزید سرمایہ کاری پروجیکٹ پارٹنرز، PETRONAS، سائنس اور ٹیکنالوجی کی سہولیات کونسل (STFC) اور ArianeLogiX کے ذریعے فراہم کی گئی ہے۔

مزید معلومات کے لیے اور پراجیکٹ کے ساتھ اپ ٹو ڈیٹ رہنے کے لیے اس پر جائیں۔ ویب کے صفحے.