서리 대학교(University of Surrey)의 과학자들은 인공 지능(AI)을 사용하여 실제 석탄 화력 발전소를 기반으로 시스템을 조정했습니다.이 모델은 16.7% 더 많은 이산화탄소(CO)를 포집할 수 있습니다.₂) 영국 국가 전력망의 에너지를 36.3% 적게 사용합니다.연구저널에 게재되었습니다반응화학공학.

서리 대학교 화학 및 화학 공학부의 지속 가능한 공정 학과장인 Jin Xuan 교수는 "일반적으로 탄소 포집 시스템은 외부 환경 변화에 관계없이 동일한 속도로 지속적으로 작동합니다. 그러나 우리는 다음과 같이 가르쳤습니다.계속해서 작은 적응을 하면 에너지를 크게 절약할 수 있고 동시에 더 많은 탄소를 포집할 수 있습니다."

발전소가 연료를 연소하면 CO가 발생합니다.₂- 온실가스.하지만 버블링을 통해 포착할 수 있습니다.배가스석회석이 포함된 물을 통해.콜로라도₂석회암의 탄산칼슘과 반응한다.이는 "향상된 풍화작용"으로 알려진 과정을 통해 무해한 중탄산염을 생성합니다.

물과 CO를 펌핑하려면 에너지가 필요합니다.₂.CO₂포집 공장에는 자체 풍력 터빈이 있었지만 날씨가 더 온화할 때는 전력망에서 에너지를 소비했습니다.

연구자들은 AI를 사용하여 다음을 가르쳤습니다.모델 시스템무슨 일이 일어날지 예측하여 CO가 적을 때 더 적은 양의 물을 펌핑할 수 있습니다.₂캡처하거나 더 적을 때재생 가능 에너지이용 가능했습니다.

팀은 그들의 연구 결과가 업계 전반에 걸쳐 더 광범위하게 사용되어 UN 지속 가능성 목표에 기여할 수 있기를 바랍니다.

서리 대학의 화학 및 화학 공학 강사인 Dr. Lei Xing은 "우리는 강화된 내후성에 대한 모델을 테스트했지만 원리는 더 광범위하게 적용됩니다. 우리 모델은 더 많은 CO를 포집하고 저장하려는 누구에게나 도움이 될 수 있습니다.₂어떤 프로세스를 사용하든 더 적은 에너지로 말이죠."

추가 정보:Oliver J. Fisher 외, Responsive CO₂포착: 간헐적인 배기가스 및 재생 에너지 공급 관리를 위한 예측적 다목적 최적화,반응화학 및 공학(2023).DOI: 10.1039/D3RE00544E