人工智能為增加廢物轉(zhuǎn)化為能源的生產(chǎn)鋪平道路

根據(jù)美國環(huán)境保護(hù)署 (EPA) 的數(shù)據(jù)，2018 年，美國人產(chǎn)生了 2.92 億噸垃圾——也稱為城市固體垃圾 (MSW)——是 60 年前產(chǎn)生的數(shù)量的三倍。

雖然回收和堆肥增加了，但產(chǎn)生的大部分廢物都會進(jìn)入垃圾填埋場，這是最便宜的選擇。根據(jù)美國能源信息署 (EIA) 的數(shù)據(jù)，2018 年約有 12% 的 MSW被垃圾焚燒發(fā)電廠轉(zhuǎn)化為能源。

“處理垃圾的方法有很多種，”利哈伊大學(xué)首席研究科學(xué)家兼能源研究中心主任Carlos E. Romero說。“一個是把它送到垃圾填埋場，另一個是燃燒它來發(fā)電，另一個是利用它作為生產(chǎn)生物燃料和生物產(chǎn)品的原料。然而，MSW 的性質(zhì)是一種非常異質(zhì)的材料，其物理、化學(xué)和生物特性具有很大的可，這對優(yōu)化 MSW 轉(zhuǎn)化過程提出了重大挑戰(zhàn)。”

在利哈伊大學(xué)能源研究中心(ERC)一直由美國能源署(DOE)的先進(jìn)技術(shù)開發(fā)的快速檢測和MSW流分析，獲得了新的$ 3.5億美元的項(xiàng)目。該項(xiàng)目將成為能源效率和可再生能源辦公室 (EERE) 生物能源技術(shù)辦公室 (BETO) 3400 萬美元努力的一部分，以支持高影響力的研究和開發(fā)，以改進(jìn)和生產(chǎn)生物燃料、生物能源和生物產(chǎn)品。Lehigh 將領(lǐng)導(dǎo)一個團(tuán)隊(duì)，其中包括能源研究公司 (ERCo)、能源部 (DOE) 的國家能源技術(shù)實(shí)驗(yàn)室 (NETL)、ThermoChem Recovery International (TRI)、Covanta Energy、托萊多大學(xué)和 SpG Consulting。Lehigh 的參與者包括Carlos Romero 博士(PI)、利哈伊能源研究中心研究科學(xué)家鄭堯和利哈伊土木與環(huán)境工程系教員Farrah Moazeni。

該團(tuán)隊(duì)將致力于簡化廢物轉(zhuǎn)化為生物能源過程中最復(fù)雜的方面之一：材料分析。該項(xiàng)目將結(jié)合人工智能(AI)，將兩種前沿光譜技術(shù)，激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)和拉曼光譜結(jié)合起來。

該團(tuán)隊(duì)正在研究的技術(shù)旨在提供 MSW 原料的快速原位表征，在幾分鐘內(nèi)提供關(guān)鍵表征和化學(xué)分析數(shù)據(jù)，用于下游生物燃料生產(chǎn)過程的前饋過程控制。該項(xiàng)目包括硬件和軟件元素的開發(fā)，它們一起將能夠?qū)?MSW 表征吞吐量比基線方法提高至少 25%。這種方法可以在幾分鐘內(nèi)而不是幾小時內(nèi)處理廢料。

ERC 和 ERCo 之前曾研究過一種使用 LIBS 和 AI 來更好地分析用于發(fā)電的煤炭的方法。“僅使用 LIBS，”姚說，“我們只能測量燃料的元素組成。但是，通過使用 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們能夠提高測量精度，并將元素組成與其他高階參數(shù)(例如熱值和灰熔溫度)相關(guān)聯(lián)。”

Romero 解釋說，廢物轉(zhuǎn)化為能源的生產(chǎn)商需要對任何給定批次中的廢物進(jìn)行準(zhǔn)確分析。“對于如何獲得和分析具??有代表性的樣本，有標(biāo)準(zhǔn)化的程序，”羅梅羅說。“該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新的 LIBS-拉曼光譜與人工智能相結(jié)合，有可能顯著提高分析的準(zhǔn)確性及其發(fā)生的速度，同時促進(jìn)將這些信息納入生物能源反應(yīng)器過程控制。”

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