Это позволит быстрее и лучше подбирать объекты, чтобы эффективнее снижать концентрацию выбросов углекислого газа в атмосферу
Модель, которая с высокой точностью позволяет оценить объекты для геологического хранения углекислого газа, создали ученые Томского политехнического университета (ТПУ). Это позволит быстрее и лучше подбирать объекты, чтобы эффективнее снижать концентрацию выбросов углекислого газа в атмосферу, сообщает в четверг пресс-служба вуза.
Отмечается, что геологическое хранение углекислого газа — перспективный метод снижения концентрации антропогенных выбросов в атмосфере, который активно внедряется в мировую практику. При долгосрочном хранении доля свободного газа в пласте уменьшается, так как он переходит в связанное состояние за счет взаимодействия с частицами горных пород. Это один из важных показателей для оценки безопасности такого вида хранения, однако полномасштабно смоделировать это очень сложно из-за большого количества параметров.
«Ученые Центра Хериот-Ватт Томского политеха разработали методику прогноза динамики связывания углекислого газа при его закачке в глубокозалегающие водоносные пласты для долгосрочного хранения. Модель, предложенная политехниками, учитывает большое количество параметров процесса и имеет высокую точность прогноза. Это упростит и ускорит оценку объектов при подборе резервуаров хранения», — говорится в сообщении.
Добиться высокой точности прогноза удалось благодаря большому объему обучающей выборки и детальной проработке плана экспериментов. «Наша модель получает на входе 5 450 рядов данных. После чего она определяет зависимость между переменными и результатом, а затем учится прогнозировать аналогичные зависимости на новых данных. После обучения модель способна выполнять прогноз целевых показателей с высокой точностью», — приводятся слова инженера-исследователя Центра Хериот-Ватт Шадфара Давуди.
В дальнейшем ученые планируют дополнительно улучшить качество прогноза модели за счет оптимизации настроек алгоритма и применения новой методики предобработки исходных данных. Исследование проводится при поддержке программы «Приоритет 2030».
