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La IA podría ayudar a las centrales eléctricas a capturar carbono utilizando un 36% menos de energía de la red

Utilizando inteligencia artificial (IA), científicos de la Universidad de Surrey ajustaron un sistema basado en una central eléctrica de carbón real. El modelo podría capturar un 16,7% más de dióxido de carbono (CO 2 ) y utilizar un 36,3% menos de energía de la red nacional del Reino Unido. La investigación se publica en la revista Reaction & Chemistry Engineering .

El profesor Jin Xuan, catedrático de procesos sostenibles de la Facultad de Química e Ingeniería Química de la Universidad de Surrey, dijo: «Por lo general, los sistemas de captura de carbono funcionan constantemente, al mismo ritmo, independientemente del entorno que cambia externamente. Pero demostramos que enseñar el sistema Seguir haciendo pequeñas adaptaciones puede producir grandes ahorros de energía y capturar más carbono al mismo tiempo».

Cuando las centrales eléctricas queman combustible, producen CO 2 , un gas de efecto invernadero. Pero se puede capturar haciendo burbujear los gases de combustión a través de agua que contenga piedra caliza. El CO 2 reacciona con el carbonato de calcio de la piedra caliza. Esto produce bicarbonato inofensivo, en un proceso conocido como «erosión mejorada».

Se necesita energía para bombear el agua y el CO 2 . La planta de captura de CO 2 tenía su propia turbina eólica, pero cuando el clima era más tranquilo, tomaba energía de la red.

Utilizando IA, los investigadores enseñaron a un sistema modelo a predecir lo que sucedería, de modo que pudiera bombear menos agua cuando hubiera menos CO 2 para capturar o cuando hubiera menos energía renovable disponible.

El equipo espera que sus hallazgos puedan utilizarse más ampliamente en toda la industria, contribuyendo a los Objetivos de Sostenibilidad de la ONU.

El Dr. Lei Xing, profesor de química e ingeniería química en la Universidad de Surrey, dijo: «Aunque probamos nuestro modelo en meteorización mejorada, los principios se aplican más ampliamente. Nuestro modelo podría ayudar a cualquiera que intente capturar y almacenar más CO 2 con menos energía, cualquiera que sea el proceso que estén utilizando».

Fuente: techxplore.com