科学家找到正确选择二氧化碳埋藏地点的方法

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燃煤发电厂 - 俄罗斯卫星通讯社, 1920, 19.05.2023
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托木斯克理工大学(TPU)的科学家提出了一种评估设施是否适合埋藏对环境有害的二氧化碳的模型。他们说,研究成果考虑了许多不同的参数,具有很高的预测准确性。
研究结果发表在《专家系统与应用》杂志上。
过去几十年来,随着工业的发展,碳氢化合物燃烧的规模在增加,导致由于人类活动而形成的二氧化碳(CO2)的排放量增加。专家认为,这种气体的密集排放是全球变暖的主要原因之一。
托木斯克理工大学的专家指出,清除二氧化碳最具前景的方法之一是地质掩埋。他们说,这个过程有两种主要方法:“废碳”要么被用来提高碳氢化合物的开采效率,要么被注入深层含水层。
托木斯克理工大学的科学家提出了一个考虑到大量参数评估这种或那种岩石中二氧化碳结合效率的模型。他们说,这项研究成果以高精度预测二氧化碳在给定条件下的行为,这有助于选择最佳埋藏设施。
研究作者,托木斯克理工大学赫瑞-瓦特(Heriot-Watt)中心的研究工程师沙德法·达沃迪(Shadfar Davudi)表示:“并非每种地质构造都可以成为可靠的二氧化碳储存库。作为存储对象,主要考虑深层含水层,以及枯竭的油田和气田”
© 托木斯克理工大学(TPU)托木斯克理工大学赫瑞-瓦特(Heriot-Watt)中心的研究工程师沙德法·达沃迪(Shadfar Davudi)
托木斯克理工大学赫瑞-瓦特(Heriot-Watt)中心的研究工程师沙德法·达沃迪(Shadfar Davudi) - 俄罗斯卫星通讯社, 1920, 19.05.2023
托木斯克理工大学赫瑞-瓦特(Heriot-Watt)中心的研究工程师沙德法·达沃迪(Shadfar Davudi)
新模型建立在机器学习方法的基础之上。由于大量的训练样本和详细的试验计划,科学家们成功取得了预测的高度准确性。
达沃迪解释道:“使用了5450个数据序列作为学习的原始数据。在此基础之上,模型确定变量与结果之间的依赖关系,然后学习预测新数据的类似依赖关系” 。
接下来,科学家们计划通过优化算法和采用新的原始数据预取方法来提高模型的预测质量。
托木斯克理工大学的研究是在俄罗斯科学与高等教育部“优先2030年计划”的支持下进行的。
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