https://big5.sputniknews.cn/20230519/1050431520.html
科學家找到正確選擇二氧化碳埋藏地點的方法
科學家找到正確選擇二氧化碳埋藏地點的方法
俄羅斯衛星通訊社
托木斯克理工大學(TPU)的科學家提出了一種評估設施是否適合埋藏對環境有害的二氧化碳的模型。他們說,研究成果考慮了許多不同的參數,具有很高的預測準確性。 2023年5月19日, 俄羅斯衛星通訊社
2023-05-19T19:49+0800
2023-05-19T19:49+0800
2023-05-19T19:49+0800
俄羅斯
科學
科技
環境
https://cdn.sputniknews.cn/img/103003/11/1030031146_0:105:1200:780_1920x0_80_0_0_c81eab68782f090248273fe960aa57fc.jpg
研究結果發表在《專家系統與應用》雜誌上。過去幾十年來,隨著工業的發展,碳氫化合物燃燒的規模在增加,導致由於人類活動而形成的二氧化碳(CO2)的排放量增加。專家認為,這種氣體的密集排放是全球變暖的主要原因之一。托木斯克理工大學的專家指出,清除二氧化碳最具前景的方法之一是地質掩埋。他們說,這個過程有兩種主要方法:“廢碳”要麼被用來提高碳氫化合物的開採效率,要麼被注入深層含水層。托木斯克理工大學的科學家提出了一個考慮到大量參數評估這種或那種岩石中二氧化碳結合效率的模型。他們說,這項研究成果以高精度預測二氧化碳在給定條件下的行為,這有助於選擇最佳埋藏設施。研究作者,托木斯克理工大學赫瑞-瓦特(Heriot-Watt)中心的研究工程師沙德法·達沃迪(Shadfar Davudi)表示:“並非每種地質構造都可以成為可靠的二氧化碳儲存庫。作為存儲對象,主要考慮深層含水層,以及枯竭的油田和氣田”。新模型建立在機器學習方法的基礎之上。由於大量的訓練樣本和詳細的試驗計劃,科學家們成功取得了預測的高度準確性。接下來,科學家們計劃通過優化算法和採用新的原始數據預取方法來提高模型的預測質量。托木斯克理工大學的研究是在俄羅斯科學與高等教育部“優先2030年計劃”的支持下進行的。
https://big5.sputniknews.cn/20230503/1050027126.html
俄羅斯衛星通訊社
feedback.cn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2023
俄羅斯衛星通訊社
feedback.cn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
News
cn_CN
俄羅斯衛星通訊社
feedback.cn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
https://cdn.sputniknews.cn/img/103003/11/1030031146_87:0:1127:780_1920x0_80_0_0_9ef8543e8894aa05c4e2eab1096956b1.jpg俄羅斯衛星通訊社
feedback.cn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
俄羅斯, 科學, 科技, 環境
科學家找到正確選擇二氧化碳埋藏地點的方法
托木斯克理工大學(TPU)的科學家提出了一種評估設施是否適合埋藏對環境有害的二氧化碳的模型。他們說,研究成果考慮了許多不同的參數,具有很高的預測準確性。
過去幾十年來,隨著工業的發展,碳氫化合物燃燒的規模在增加,導致由於人類活動而形成的二氧化碳(CO2)的排放量增加。專家認為,這種氣體的密集排放是全球變暖的主要原因之一。
托木斯克理工大學的專家指出,清除二氧化碳最具前景的方法之一是地質掩埋。他們說,這個過程有兩種主要方法:“廢碳”要麼被用來提高碳氫化合物的開採效率,要麼被注入深層含水層。
托木斯克理工大學的科學家提出了一個考慮到大量參數評估這種或那種岩石中二氧化碳結合效率的模型。他們說,這項研究成果以高精度預測二氧化碳在給定條件下的行為,這有助於選擇最佳埋藏設施。
研究作者,托木斯克理工大學赫瑞-瓦特(Heriot-Watt)中心的研究工程師沙德法·達沃迪(Shadfar Davudi)表示:“並非每種地質構造都可以成為可靠的二氧化碳儲存庫。作為存儲對象,主要考慮深層含水層,以及枯竭的油田和氣田”。
新模型建立在機器學習方法的基礎之上。由於大量的訓練樣本和詳細的試驗計劃,科學家們成功取得了預測的高度準確性。
達沃迪解釋道:“使用了5450個數據序列作為學習的原始數據。在此基礎之上,模型確定變量與結果之間的依賴關係,然後學習預測新數據的類似依賴關係” 。
接下來,科學家們計劃通過優化算法和採用新的原始數據預取方法來提高模型的預測質量。
托木斯克理工大學的研究是在俄羅斯科學與高等教育部“優先2030年計劃”的支持下進行的。