Ученые нашли способ правильно выбирать места захоронения углекислого газа

Модель оценки пригодности объектов к захоронению в них экологически опасного лишнего углекислого газа предложили ученые Томского политеха. По их словам, разработка учитывает множество разных параметров и имеет высокую точность прогноза. Результаты опубликованы в журнале Expert Systems with Applications.

В последние десятилетия с развитием промышленности растут масштабы сжигания углеводородного топлива, что приводит к увеличению выбросов в атмосферу антропогенного углекислого газа (CO2). Интенсивное выделение именно этого газа, по мнению экспертов, является одной из основных причин глобального потепления.

Один из наиболее перспективных методов устранения углекислого газа – геологическое захоронение, отметили специалисты вуза. По их словам, существуют два основных подхода к этому процессу: «отработавший» углерод либо используют для увеличения эффективности добычи углеводородов, либо закачивают в глубокозалегающие водоносные пласты.

Ученые Томского политехнического университета (ТПУ) предложили модель оценки эффективности связывания CO2 в той или иной горной породе с учетом большого числа параметров. По их словам, разработка с высокой точностью предсказывает поведение углекислоты в заданных условиях, что позволяет подобрать оптимальные объекты ее захоронения.«

"Не каждое геологическое формирование может стать надежным хранилищем СО2. В качестве объектов хранения в первую очередь рассматривают глубокозалегающие водоносные горизонты, а также истощенные месторождения нефти и газа", – рассказал автор работы, инженер-исследователь Центра Хериот-Ватт ТПУ Шадфар Давуди.

Инженер-исследователь Центра Хериот-Ватт Томского политеха Шадфар Давуди представляет модели месторождений

Новая модель основана на применении методов машинного обучения. Добиться высокой точности прогноза ученым, по их словам, удалось благодаря большому объему обучающей выборки и детальному планированию экспериментов.

«В качестве исходных данных для обучения было использовано 5450 рядов данных. На основе этого набора модель определяет зависимость между переменными и результатом, а затем учится прогнозировать аналогичные зависимости на новых данных», – объяснил Шадфар Давуди.

В дальнейшем ученые планируют улучшить качество прогноза модели за счет оптимизации алгоритма и применения новой методики предобработки исходных данных.

Исследование ТПУ проводится при поддержке программы Минобрнауки «Приоритет-2030».