Pe măsură ce lumea se confruntă cu nevoia urgentă de a reduce emisiile de carbon și de a combate schimbările climatice, cercetătorii de la Universitatea din Sharjah se concentrează pe o tehnologie de vârf care ar putea transforma viitorul energiei: gemenii digitali alimentați de inteligență artificială (AI).

Acești gemeni digitali, replici virtuale ale sistemelor fizice, au potențialul de a optimiza generarea, gestionarea și eficiența energetică pe diverse platforme de energie curată, accelerând tranziția de la combustibilii fosili, principala sursă asociată cu încălzirea globală.

Capacitatea gemenilor digitali de a simula și interacționa cu sisteme complexe i-a transformat într-un instrument esențial pentru inovație în multiple industrii, contribuind la creșterea eficienței, reducerea costurilor și dezvoltarea de soluții noi.

Totuși, cercetătorii avertizează că modelele actuale au limitări semnificative, care restricționează exploatarea completă a potențialului lor în domenii precum energia eoliană, solară, geotermală, hidroelectrică și din biomasă.

„Gemenii digitali sunt extrem de eficienți în optimizarea sistemelor de energie regenerabilă. Totuși, fiecare sursă energetică ridică provocări specific, de la variabilitatea datelor și condițiile de mediu până la complexitatea sistemului, care pot limita performanța tehnologiilor, în ciuda promisiunii lor considerabile”, scriu cercetătorii în jurnalul Energy Nexus.

În studiul lor, autorii au realizat o revizuire amplă a literaturii existente privind aplicarea gemenilor digitali în sistemele de energie regenerabilă, analizând contexte, funcții, cicluri de viață și cadre arhitecturale pentru a înțelege utilizarea actuală și lacunele existente.

Pentru a extrage insight-uri relevante, cercetătorii au folosit tehnici avansate de text mining, combinând AI, machine learning și procesare a limbajului natural. Această abordare le-a permis să analizeze volume mari de date și să identifice modele, concepte și tendințe emergente.

Concluzii principale și perspective

Studiul evidențiază atât avantajele, cât și limitările critice ale gemenilor digitali în optimizarea surselor de energie regenerabilă:

Avantaje:

• Energie eoliană: Gemeni digitali pot prezice parametri necunoscuți și corecta măsurătorile inexacte, îmbunătățind fiabilitatea și performanța sistemului.
  
  
• Energie solară: Ajută la identificarea factorilor cheie care influențează eficiența și puterea de ieșire, facilitând proiectarea și optimizarea sistemelor.
  
  
• Energie geotermală: Simulează întregul proces operațional, în special forajul, reducând costurile și timpul de execuție.
  
  
• Energie hidroelectrică: Modelele AI simulează dinamica sistemului și ajută la identificarea factorilor critici. În centralele mai vechi, pot reduce impactul oboselii angajaților asupra productivității.
  
  
• Energie din biomasă: Oferă o mai bună înțelegere a proceselor operaționale și a configurațiilor plantelor, optimizând performanța și managementul.

Limitări:

• Eolian: Dificultăți în modelarea precisă a condițiilor de mediu și simularea uzurii palelor sau degradării cutiei de viteze, mai ales la turbinele vechi.
  
  
• Solar: Limitări în predictibilitatea performanței pe termen lung și monitorizarea degradării panourilor.
  
  
• Geotermal: Lipsa datelor de calitate afectează simularea incertitudinilor geologice și a comportamentului pe termen lung al sistemelor.
  
  
• Hidroelectric: Dificultăți în simularea variabilității fluxului de apă și a constrângerilor ecologice.
  
  
• Biomasă: Probleme în simularea întregului lanț de producție și a reacțiilor biochimice și termo-chimice complexe.

Cercetătorii subliniază că aceste limitări au implicații semnificative pentru sectorul energiei regenerabile. Pentru a le depăși, propun un set de recomandări și o foaie de parcurs de cercetare, axate pe:

• îmbunătățirea colectării și calității datelor;
  
  
• dezvoltarea modelelor mai robuste;
  
  
• creșterea capacităților de calcul pentru a oferi insight-uri fiabile pentru decizii și optimizarea sistemelor.

Sursa: Science Daily