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人工智能如何幫助水電實現可持續發展

人工智能
自2000 年代初以來,水電一直在關注比較多的一個替代石油的新能源。盡管被宣傳為緩解氣候變化的優秀解決方案,但當研究人員在 2005 年發現水電大壩造成大量溫室氣體排放時,水電泡沫破滅了。

水電大壩的圍墻限制了河流的流量,并將它們變成了死水池。隨著這些水庫的老化,藻類生物質和水生植物等有機物積累并最終分解和下沉。這種缺氧環境刺激了甲烷的產生。

然后水庫表面和渦輪機將甲烷釋放到大氣中。甲烷約占水電大壩排放的溫室氣體的80%,在大壩生命周期的前十年達到峰值。

甲烷因在大氣中徘徊12 年而臭名昭著,其效力至少是二氧化碳的25 倍。研究人員估計世界上至少 10% 水電大壩每單位能源排放的溫室氣體與燃煤發電廠一樣多。在亞馬遜流域,現有的幾座大壩的碳排放量是燃煤發電廠 的十倍。

盡管如此,巴西亞馬遜和喜馬拉雅山仍積極推動建設新的水電大壩。一個國際研究團隊在 2019 年Nature Communications研究中寫道:“鑒于新水電大壩建設的預期熱潮,確定未來的大壩是否會產生低碳能源至關重要。 ”

使用人工智能規劃更可持續的大壩

為了確定新水電大壩的環保地點,2019 年團隊利用了來自使用人工智能 (AI) 的復雜計算模型的數據。他們觀察到巴西(一個以低地為主的國家)的低地水壩往往擁有較大的水庫區,從而產生更高的碳強度。與玻利維亞、厄瓜多爾和秘魯的山區相比,巴西亞馬遜地區的碳密集型大壩數量最多。他們發現,更高的海拔和陡峭的地形使得水力發電的碳強度更低。

該團隊已經提出了新的項目,目前至少有 351 站點分布在亞馬遜河上,那里已經有 158 個水電大壩。為了找到最小化這些項目對環境影響的解決方案,研究人員正在繼續利用人工智能利用這些數據訓練模型。

基于這些他們發現,不協調的水電擴張會導致生態系統效益的喪失。此外,其他地點的有效大壩布置可以產生四倍的電力。

“人工智能正被華爾街、社交媒體用于各個領域——為什么不使用人工智能來解決可持續發展等嚴重問題呢?”專家們對此提出了設想。

研究人員認為,在為新項目選擇地點時,必須考慮整個亞馬遜流域的各種環境標準,如河流流量和連通性、溫室氣體排放、魚類多樣性和沉積物運輸。

雖然基于這些科學證據實施政策對于建設可持續水電大壩至關重要,研究人員同時也在尋找通過甲烷提取減少現有項目溫室氣體排放的方法。

提取和使用儲層甲烷

提取湖泊和大壩水庫中積累的甲烷用于能源生產的想法并不新鮮。在東非,充滿鹽水的基伍湖擁有 60 立方公里的甲烷和另外 300 立方公里的水溶解二氧化碳。在盧旺達的 KivuWatt 發電廠,使用氣體分離器從湖的深水中提取甲烷,用于發電。

受到這種可能性的啟發,波蘭科學院的地球物理學家 Maciej Bartosiewicz 和他的同事建議使用稱為沸石的固體礦物吸收劑從儲存層沉積物中分離甲烷。在發表在《環境科學與技術》雜志上的一項研究中,他們設計了一種模型機制來研究沸石和可放置在水庫底部的活性炭。

到目前為止,科學家們一直無法從湖泊和水庫等淡水體中提取甲烷,因為這種氣體的濃度要低得多。以前使得小量的甲烷提取成本高得多。但 Bartosiewicz 表示,沸石價格便宜且可廣泛使用,為此提供一種可行的解決方案。

“該系統包含一個氣化組件,它是一個盒子里的膜。然后沸石可以在去除二氧化碳后捕獲甲烷,”Bartosiewicz 說。安裝泵送系統可以進一步促進提取。

盡管如此,從水庫沉積物中提取甲烷并非沒有什么生態環境問題。該過程可能會影響處理沉積物中甲烷的細菌的生長,從而嚴重破壞生態系統的生物組成,最終影響食物網的生產力。在底部甲烷含量高的水庫和湖泊中,這些細菌是微型海洋動物的重要食物和能量來源。盡管如此,Bartosiewicz 認為,水體系統具有非凡的自我調節能力。

“我們需要開發下一代可再生能源生產解決方案。這是一種可能性,”他說。“并非所有水電水庫都可以提取甲烷。如果我們能從這種甲烷中生產出 5% 的能源,它就會增加可再生能源的配額。”

目前人工智能在越來越多的領域發揮的重要性越來越大,專家們努力討論,讓AI發揮更大的作用。


責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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