Des chercheurs de l’Université Heriot-Watt et de l’EPFL ont développé un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire plus précisément les émissions d’amines.
Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique pour prédire avec précision les émissions d’amines dans les usines de capture de carbone, ce qui devrait sensibiliser davantage les ingénieurs chimistes aux risques pour la santé qu’une usine pourrait émettre lors de la capture des émissions de carbone.
La capture du carbone est un processus qui capture le dioxyde de carbone avant qu’il ne soit rejeté dans l’environnement, qui est ensuite stocké de manière écologique. Les processus de capture du carbone existants ont un taux de réussite de 50 à 68 %, mais les scientifiques travaillant sur cette technologie pensent qu’elle pourrait un jour capturer plus de 90 % de toutes les émissions de carbone d’une usine.
Voir également: Un avantage axé sur les données qui est essentiel à l’environnement énergétique moderne
L’un des inconvénients de la capture du carbone est actuellement le processus de libération d’amines, qui peut être nocif pour l’environnement. Puisqu’il existe de nombreuses méthodes différentes de capture du carbone et qu’il s’agit d’un processus qui est encore en cours de développement, on ne sait toujours pas pourquoi les émissions d’amines sont générées.
Être en mesure de répondre avec plus de précision pourquoi et quand les émissions d’amines se produisent pourrait réduire la quantité d’amines libérées par les CSF.
Un groupe de scientifiques de l’Université Heriot-Watt en Écosse et de l’Institut fédéral suisse de technologie de Lausanne a conçu un algorithme d’apprentissage automatique et l’a testé à Niederhauẞen, l’une des plus grandes centrales électriques au charbon d’Allemagne.
Nous avons développé une campagne expérimentale pour comprendre comment et quand les émissions d’amines seraient générées. Certaines de nos expériences ont également amené les opérateurs de l’usine à intervenir pour s’assurer que l’usine fonctionne en toute sécurité, a déclaré le professeur Susana Garcia, directrice associée pour la capture et le stockage du carbone à l’Université Heriot-Watt.
Les chercheurs ont construit un algorithme de reconnaissance de modèles pour prédire les émissions des interventions et celles des tests de résistance. Avec ce modèle, les opérateurs et les scientifiques peuvent exécuter des scénarios pour comprendre plus précisément la quantité d’émissions d’amines libérées et travailler pour les réduire.
“L’impact potentiel de ce travail est énorme”, a déclaré García. “Nous avons pu prédire avec succès les émissions d’amines des usines de capture du carbone en utilisant les technologies les plus récentes et les plus avancées à base d’amines. Ce type de prédiction s’est avéré très difficile avec toutes les méthodes conventionnelles, il peut donc changer notre façon de fonctionner. Ce travail met également en évidence l’importance clé d’avoir des équipes multidisciplinaires si nous voulons relever avec succès les défis mondiaux.