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EES：機(jī)器學(xué)習(xí)用于碳捕集、利用和儲(chǔ)存的最新綜述

碳捕集、利用和儲(chǔ)存 (CCUS) 將在未來的脫碳中發(fā)揮關(guān)鍵作用，以實(shí)現(xiàn)巴黎協(xié)定目標(biāo)并減輕氣候變化影響。雖然有許多發(fā)展良好的CCUS技術(shù)，但仍有改進(jìn)空間。

推進(jìn)CCUS的一種既省時(shí)又經(jīng)濟(jì)的方式是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。ML是先進(jìn)統(tǒng)計(jì)工具和算法的統(tǒng)稱，可用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)、優(yōu)化和聚類。

圖1. ML算法的類型和應(yīng)用

在此，英國克蘭菲爾德大學(xué)Yongliang Yan, Peter T. Clough等人回顧和討論了 ML在CO₂捕集、運(yùn)輸、儲(chǔ)存和利用中的最新進(jìn)展。首先，作者總結(jié)了可以用來加速CCUS研究的ML算法和平臺(tái)。ML已廣泛應(yīng)用于基于吸收劑和吸附劑的CO₂捕集。對(duì)于CO₂吸收中的ML，研究重點(diǎn)是過程模擬和優(yōu)化、熱力學(xué)分析以及溶劑選擇和設(shè)計(jì)。至于CO₂吸附中的ML，研究重點(diǎn)是將ML應(yīng)用于吸附劑合成和表征、過程建模和優(yōu)化及反演。

ML還廣泛應(yīng)用于CO₂的運(yùn)輸和儲(chǔ)存，其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于提供了識(shí)別不易識(shí)別的數(shù)據(jù)/結(jié)果之間聯(lián)系的潛力，并且還提供了替代的較低計(jì)算成本的途徑。ML可以用來加速CO₂分離和轉(zhuǎn)化材料的設(shè)計(jì)和開發(fā)，測(cè)量多相CO₂流及評(píng)估碳捕集機(jī)制，并開發(fā)用于過程優(yōu)化和不確定性分析的替代模型。隨著ML在CCUS中的發(fā)展，預(yù)計(jì)ML將成為加速開發(fā)具有成本效益的CCUS系統(tǒng)以應(yīng)對(duì)氣候變化的有效的重要工具。

圖2. 執(zhí)行優(yōu)化的ML算法結(jié)構(gòu)

最后，作者就ML在CCUS未來的工作和研究應(yīng)用提出以下建議：

（1）加強(qiáng)對(duì)ML和CCUS的人才的教育培養(yǎng)；

（2）探索可以推斷功能信息的廣義ML模型；

（3）開發(fā)材料、工藝和系統(tǒng)優(yōu)化（同時(shí)執(zhí)行）的組合ML模型；

（4）在CCUS大規(guī)模應(yīng)用中訓(xùn)練ML模型；

（5）進(jìn)一步開發(fā)混合ML方法以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足；

（6）開發(fā)可接受和可解釋的ML模型；

（7）進(jìn)一步研究ML是否可以應(yīng)用于改進(jìn)過程控制；

（8）建議提高M(jìn)L模型和數(shù)據(jù)庫的開放性；

（9）擴(kuò)大CCUS 規(guī)模并盡可能使用ML模型。

圖3. 為CO₂化學(xué)循環(huán)過程中的氧載體開發(fā)ML模型的工作流程

Harnessing the power of machine learning for carbon capture, utilisation, and storage (CCUS)—A state-of-the-art review, Energy & Environmental Science 2021. DOI: 10.1039/D1EE02395K

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