تحریریه نفت خبر، در این میان، بخش انرژی یکی از بزرگ ترین منابع انتشار CO₂ است و به همین دلیل، هر راهکاری که بتواند در این حوزه کاهش معنادار ایجاد کند، اهمیت راهبردی دارد. اکنون پژوهش های جدید نشان می دهد هوش مصنوعی (AI) می تواند به یکی از مؤثرترین ابزارهای مهار انتشار کربن در صنعت انرژی تبدیل شود.
یک مطالعه علمی که با روش «مرور دامنه ای» و بر اساس دستور العمل های PRISMA-ScR انجام شده، به طور نظام مند کاربردهای هوش مصنوعی در کاهش انتشار CO₂ را بررسی کرده است. نتیجه بررسی ها نشان می دهد هوش مصنوعی هم اکنون در سه حوزه اصلی وارد عمل شده و اثرگذاری قابل توجهی از خود نشان داده است.
نخستین حوزه اثرگذاری، بهینه سازی فرآیندهای تولید انرژی است. نیروگاه ها، به ویژه واحدهای مبتنی بر سوخت های فسیلی، حجم بالایی از CO₂ تولید می کنند. مدل های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی با تحلیل داده های عملیاتی این نیروگاه ها، می توانند بهترین ترکیب پارامترهای فنی را برای کاهش مصرف سوخت و افزایش بازدهی پیشنهاد دهند.
الگوریتم های بهینه سازی در کنار مدل های پیش بینی، به مدیران نیروگاه ها کمک می کنند تا فرآیند احتراق، فشار، دما و سایر متغیرهای عملیاتی را در نقطه ای تنظیم کنند که هم تولید پایدار باشد و هم کمترین میزان انتشار رخ دهد. در برخی مطالعات مورد بررسی، کاهش قابل توجهی در انتشار سالانه CO₂ گزارش شده است. همچنین در پروژه هایی که سامانه های جذب و ذخیره کربن با انرژی های تجدیدپذیر ترکیب شده اند، هوش مصنوعی توانسته زمان بندی و بهره برداری را بهینه کند و کاهش چشمگیرتری نسبت به حالت های سنتی به دست دهد.
دومین حوزه کلیدی، پیش بینی تقاضا و بهبود برنامه ریزی انرژی است. یکی از چالش های مهم شبکه های برق، عدم تطابق لحظه ای میان تولید و مصرف است. زمانی که پیش بینی ها دقیق نباشد، نیروگاه های پرکربن به صورت اضطراری وارد مدار می شوند و انتشار افزایش پیدا می کند.
در این بخش، الگوریتم های رگرسیونی، شبکه های عصبی و مدل های پیش بینی سری های زمانی با تحلیل داده های تاریخی مصرف، شرایط آب و هوایی و شاخص های اقتصادی، تقاضای آینده برق را برآورد می کنند. این پیش بینی دقیق به شرکت های برق اجازه می دهد تولید را به شکل بهینه برنامه ریزی کرده و از اتکای غیرضروری به واحدهای آلاینده جلوگیری کنند. افزون بر این، مدیریت هوشمند شبکه انتقال و کاهش ازدحام در خطوط برق نیز از طریق مدل های هوش مصنوعی امکان پذیر شده و به افزایش بهره وری کل سیستم کمک می کند.
سومین حوزه اثرگذاری، افزایش بهره وری انرژی در ساختمان ها و زیرساخت هاست، بخشی که سهم قابل توجهی از مصرف انرژی و انتشار جهانی را به خود اختصاص می دهد. مدل های هوش مصنوعی می توانند مصرف انرژی هر ساختمان را پیش بینی کنند، سناریوهای بهینه بازسازی را پیشنهاد دهند و حتی با اتصال به سامانه های مبتنی بر اینترنت اشیا، عملکرد تجهیزات گرمایشی و سرمایشی را به صورت هوشمند تنظیم کنند.
برخی شبیه سازی ها نشان می دهد به کارگیری این فناوری ها می تواند کاهش معناداری در انتشار CO₂ ساختمان های مسکونی و تجاری ایجاد کند. مدیریت هوشمند مصرف نه تنها به کاهش آلایندگی کمک می کند، بلکه هزینه انرژی خانوارها و کسب و کارها را نیز پایین می آورد.
با وجود این دستاوردها، پژوهشگران تأکید می کنند که محدودیت داده های گسترده و در دسترس، یکی از موانع اصلی توسعه راهکارهای مقیاس پذیر است. بسیاری از مطالعات بر داده های منطقه ای یا محدود تکیه دارند و دسترسی عمومی به پایگاه های داده جامع انرژی همچنان چالش برانگیز است.
همچنین اغلب مدل های استفاده شده مبتنی بر معماری های کلاسیک یادگیری ماشین هستند و بهره گیری از معماری های پیشرفته تر هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه قرار دارد. این موضوع نشان می دهد ظرفیت نوآوری در این حوزه بسیار فراتر از وضعیت کنونی است.
جمعبندی این پژوهش نشان می دهد هوش مصنوعی می تواند در سه سطح تولید، توزیع و مصرف انرژی نقشی مکمل برای سیاست های اقلیمی ایفا کند. از بهینه سازی عملکرد نیروگاه ها گرفته تا مدیریت هوشمند ساختمان ها، AI قادر است هم زمان هزینه ها را کاهش دهد و ردپای کربنی را کوچک تر کند.
تحقق کامل این ظرفیت، نیازمند سرمایه گذاری در زیرساخت های داده باز، توسعه فناوری های نوین و همکاری نزدیک تر میان صنعت انرژی و جامعه علمی است. اگر این مسیر به درستی طی شود، هوش مصنوعی می تواند به یکی از مؤثرترین ابزارهای جهان برای مهار بحران اقلیم تبدیل شود، ابزاری که نه تنها کارایی را افزایش می دهد، بلکه آینده ای کمکربن تر را نیز در دسترس قرار می دهد.
دیدگاهها و نظرات خود را بنویسید
اخبار مرتبط
حدود 8 ساعت قبل
حدود 12 ساعت قبل
حدود 14 ساعت قبل
1 روز قبل
1 روز قبل
ویدئو مرتبط
