Mô hình hoá bằng AI cho phép các nhà máy điện thu giữ CO2

Nhờ vào mô hình hoá bằng AI, việc thu giữ cacbon ngay từ nhà máy điện có thể thân thiện với khí hậu và tiêu thụ ít năng lượng hơn (Ảnh st)

Trong một nghiên cứu mới do Đại học Surrey (Vương quốc Anh) công bố, việc thu giữ cacbon trực tiếp từ các nhà máy điện có thể vừa thân thiện với môi trường đồng thời giảm tiêu thụ năng lượng, tất cả là nhờ ứng dụng mô hình hoá bằng trí tuệ nhân tạo (AI).

Cụ thể, các nhà nghiên cứu ở đó đã tiến hành hiệu chỉnh một hệ thống thu giữ cacbon dựa trên một nhà máy nhiệt điện than có thực. Mục tiêu của họ là tự động tối ưu hóa quy trình thu giữ CO₂ trong một hệ thống năng lượng tái tạo bằng cách phong hóa canxit kết hợp với nước ngọt bên trong một lò phản ứng dạng cột bong bóng kín (PBC).

Quy trình này thu giữ CO₂ bằng cách sục khí thải qua nước ngọt có chứa đá vôi trong lò phản ứng để chuyển đổi CO₂ thành bicacbonat, từ đó tích trữ nó một cách an toàn trong đại dương.

Tuy nhiên, vì tất cả những điều này đều cần năng lượng để bơm nước cũng như bơm CO₂ nên hệ thống thu giữ này có trang bị riêng một tuabin gió, khi không có gió, năng lượng này phải lấy từ lưới điện. Bằng cách sử dụng AI, các nhà nghiên cứu đã huấn luyện một hệ thống mô hình dự kiến điều gì sẽ xảy ra để có thể bơm ít nước hơn khi có ít CO₂ để thu giữ hoặc khi nguồn năng lượng tái tạo sẵn có bị hạn chế.

Đặc biệt, nhóm nghiên cứu đã cân nhắc hai mô hình học sâu để mô phỏng động lực của lò phản ứng PBC: một là mạng trí nhớ ngắn hạn dài (LSTM), và mô hình còn lại là mạng perceptron nhiều lớp hai giai đoạn (MLP). Nhóm đã phát triển các mô hình dựa trên dữ liệu sử dụng LSTM và các tập dữ liệu có sẵn công khai để dự báo sản lượng điện gió với hệ số R2 = 0,908 cũng như nồng độ CO₂ trong khí thải đầu vào với hệ số R2 = 0,981.

Điều thú vị là nhóm nghiên cứu đã áp dụng thuật toán di truyền đa mục tiêu NSGA-II, sử dụng các tiên đoán nồng độ CO₂ trong khói thải đầu vào cũng như các tiên đoán sản lượng điện gió để tự động tối ưu hóa trước các điều kiện quy trình của lò phản ứng, tức là tốc độ dòng chảy của chất lỏng bề mặt cũng như tốc độ dòng chảy của khói thải bề mặt, nhằm tối đa hóa tốc độ thu giữ CO₂ và đồng thời giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng từ các nguồn không tái tạo.

Các nhà nghiên cứu đánh giá rằng mô hình này có thể thu giữ hơn 16,7% cacbon dioxide trong một tháng hoạt động, trong khi sử dụng chưa tới 36,3% năng lượng từ lưới điện quốc gia.

Biên dịch: Bùi Thị Thu Hường

Theo “powerinfotoday”, tháng 2/2025