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IBM combina HPC e cloud computing per ridurre l’impronta di carbonio

In che modo IBM combina HPC e cloud computing per ridurre l’impronta di carbonio
 
I paesi devono rimuovere tra 100 miliardi e un trilione di tonnellate di CO2 dall’atmosfera per evitare i peggiori effetti del cambiamento climatico.
 
Le emissioni globali di CO2 dovrebbero aumentare di quasi il 5% quest’anno a 33 miliardi di tonnellate, secondo la Global Energy Review 2021 dell’IEA . L’aumento di 1,5 miliardi di tonnellate nelle emissioni di carbonio è principalmente attribuito all’uso eccessivo di carbone nel settore energetico. “Questo è un terribile avvertimento che la ripresa economica dalla crisi di Covid è attualmente tutt’altro che sostenibile per il nostro clima”, ha affermato Fatih Birol, direttore esecutivo dell’AIE.

Di recente, un team di ricerca di IBM ha combinato il calcolo ad alte prestazioni (HPC) e il cloud ibrido per intensificare gli obiettivi di cattura e stoccaggio del carbonio ( CCS ). Il team ha sviluppato algoritmi per identificare e approssimare gli spazi vuoti nelle rocce porose – reti capillari – per utilizzare gli spazi per immagazzinare la CO2 catturata da diverse fonti di emissione.

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La CO2 catturata verrà compressa per convertirla in uno stato liquido. Successivamente, la CO2 liquida verrà iniettata all’interno dei minuscoli pori della roccia e quindi sarà mineralizzata, trasformandola in solido per uno stoccaggio efficiente. Rimarrà lì per decenni o addirittura secoli.

“Metodicamente, l’applicazione della microtomografia a raggi X ai campioni di roccia fornisce una serie di immagini della distribuzione spaziale dello spazio dei pori da cui vengono create rappresentazioni rocciose digitali 3D. Una volta acquisita una serie completa di immagini di rocce microscopiche, la serie di immagini subisce una sequenza di passaggi di elaborazione per quanto riguarda il rumore, la segmentazione e la morfologia, producendo un cubo di dati (roccia digitale) contenente voxel che rappresentano lo spazio solido o vuoto della roccia inquadrata “, secondo il documento IBM .

 La misurazione della permeabilità della roccia è stata effettuata con tasselli. Sono state eseguite simulazioni di permeabilità della roccia digitale con una lunghezza laterale di 2,25 mm – acquisita dallo stesso campione di roccia con l’ausilio di micro-TC a raggi X.

Poiché è nota la distribuzione spaziale dei pori collegati, è stato avviato un modello di flusso per prevedere la permeabilità ai fluidi. La quantificazione del flusso di fluidi e dei processi di CO2 all’interno dei pori di una roccia richiede la capacità di simulare con precisione le sue reti capillari. È qui che l’HPC e il cloud tornano utili. 

Insieme a São Carlos Institute of Physics-University of São Paulo e Petrobras – una multinazionale brasiliana nel settore petrolifero-IBM ha eseguito l’analisi della formazione rocciosa, riducendo così il tempo necessario per farlo da mesi a pochi giorni, riducendo i rischi di stoccaggio geologico del carbonio.

Il lavoro è una parte di IBM impegno ad affrontare i cambiamenti climatici. Inoltre, i ricercatori intendono espandere le simulazioni della rete rocciosa per incorporare processi chimici e materiali migliorati per aumentare la mineralizzazione della CO2.

I paesi devono rimuovere tra 100 miliardi e un trilione di tonnellate di CO2 dall’atmosfera per evitare i peggiori effetti del cambiamento climatico, secondo l’International Panel on Climate Change ( IPCC ). Inoltre, secondo le stime di BCG, il valore totale guadagnato applicando l’IA alla sostenibilità aziendale entro il 2030 potrebbe variare da $ 1,3 trilioni a $ 2,6 trilioni in aumento dei ricavi e risparmi sui costi.


Crediti immagine: BCG

AI per salvare
Monitoraggio delle emissioni: le aziende possono raccogliere dati dalle loro operazioni, apparecchiature IT, viaggi aziendali e altri aspetti dell’intera catena del valore. I dati provenienti da nuove fonti, come i satelliti, possono essere utilizzati dall’IA. L’intelligenza artificiale può anche sviluppare approssimazioni di dati mancanti e valutare il livello di certezza dei risultati stratificando l’intelligenza sui dati.
AI predittiva: aiuterà a prevedere le emissioni future attraverso l’impronta di carbonio di un’azienda, tenendo conto degli sforzi esistenti, delle nuove strategie di riduzione del carbonio e della domanda futura. Le aziende possono impostare, modificare e raggiungere obiettivi di riduzione con maggiore precisione.

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