نشان تجارت - هیدروژن سبز که از طریق الکترولیز آب با استفاده از برق تولید شده از منابع تجدیدپذیر مانند انرژی خورشیدی و بادی به دست میآید، به عنوان جایگزینی پاک برای سوختهای فسیلی نویدبخش است.
با این حال، الکترولیز آب یک روش انرژی بر تولید هیدروژن است. برای دستیابی به هر بازدهی معین، هزینه انرژی بالاتر از سایر اشکال تولید هیدروژن است و در نتیجه محصول گرانتری به وجود میآید. از دیدگاه خریدار، صرفاً از نظر مالی، خرید هیدروژن سبز پیشنهاد کمتر جذابی است و سایر اشکال هیدروژن برتری دارند.
هوش مصنوعی (AI) در حال ظهور به عنوان ابزاری قدرتمند برای غلبه بر این چالش و تسریع پیشرفت هیدروژن سبز است. هوش مصنوعی میتواند از طریق موارد زیر به طور قابل توجهی کارایی و سودآوری را در این فرآیند افزایش دهد.
همزاد دیجیتالی: مدلهای شبیهسازی شده مجازی از تاسیسات هیدروژن را میتوان برای آزمایش و بهینهسازی طراحیها قبل از ساخت، کاهش خطرات و هزینهها، و افزایش کارایی کلی استفاده کرد.
تجزیه و تحلیل دادهها: هوش مصنوعی میتواند دادههای حسگر را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کند تا عملکرد را به طور مداوم رصد کند، خرابیها را پیشبینی کند و تنظیمات را برای بهینهسازی تولید به طور خودکار انجام دهد.
اتوماسیون: هوش مصنوعی میتواند وظایف کنترل و نظارت را خودکار کند، ایمنی را افزایش دهد و نیاز به نیروی کار انسانی را کاهش دهد.
محققان آزمایشگاه ملی آرگون در وزارت انرژی آمریکا قبلاً مزایای استفاده از هوش مصنوعی را برای اقتصاد هیدروژنی نشان دادهاند. هوش مصنوعی که وظیفه بررسی مولکولهای آلی برای مناسب بودن مایعات برای حمل هیدروژن (برای ایمنتر و آسانتر کردن حملونقل) مولکولهای آلی را بر عهده داشت، هوش مصنوعی میدان را از 160 میلیارد احتمال به 41 مولکول تنها در 14 ساعت کاهش داد. پیشبنی میشود که یک تحلیل معمولی مبتنی بر کامپیوتر 5 سال طول میکشد تا به همان نتیجه برسد.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در پروژههای هیدروژن سبز عبارتند از:
طراحی کارآمدتر: هوش مصنوعی میتواند برای طراحی تاسیسات هیدروژن سبز با کارایی بیشتر و با استفاده از مواد کمتر استفاده شود. این امر میتواند به کاهش هزینههای ساخت و همچنین افزایش تولید هیدروژن کمک کند.
عملیات بهینه: هوش مصنوعی میتواند برای نظارت و کنترل تاسیسات هیدروژن سبز در زمان واقعی استفاده شود. این امر میتواند به بهبود کارایی و کاهش زمان خرابی کمک کند.
پیشبینی و نگهداری: هوش مصنوعی میتواند برای پیشبینی خرابی تجهیزات و برنامهریزی تعمیر و نگهداری پیشگیرانه استفاده شود. این امر میتواند به کاهش هزینههای تعمیر و نگهداری و افزایش طول عمر تاسیسات کمک کند.
کشف مواد جدید: هوش مصنوعی میتواند برای کشف مواد جدید و بهتر برای استفاده در ذخیره سازی و حمل و نقل هیدروژن استفاده شود. این امر میتواند به کاهش هزینهها و ایمنتر کردن حملونقل هیدروژن کمک کند.
در کنار مزایای ذکر شده، چالشهایی نیز در استفاده از هوش مصنوعی در پروژههای هیدروژن سبز وجود دارد:
هزینه: توسعه و پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی میتواند پرهزینه باشد.
پیچیدگی: سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند پیچیده باشند و نیاز به تخصص زیادی برای استفاده و نگهداری از آنها دارند.
قابلیت اعتماد: سیستمهای هوش مصنوعی به دادههای با کیفیت بالا برای آموزش و عملکرد نیاز دارند. اگر دادهها نادرست یا ناقص باشند، سیستم هوش مصنوعی ممکن است نتایج دقیقی ارائه ندهد.
با وجود این چالشها، هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند است که میتواند به غلبه بر موانع پیش روی توسعه هیدروژن سبز کمک کند. با سرمایهگذاری در تحقیق و توسعه و همچنین با استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی، میتوانیم از این فناوری برای ایجاد یک آینده پایدارتر استفاده کنیم.