Статья ученых Центра остается самой цитируемой в журнале Gas Science & Engineering
Один из самых престижных научных журналов в области энергетики Gas Science and Engineering (входит в топ-10% изданий по газовой инженерии по версии Scopus) подвел итоги 2024 года и назвал самые цитируемые статьи в области газовой науки и техники.
В разделе «Обзорные статьи» второй год подряд лучшей признана публикация Review of technological progress in carbon dioxide capture, storage, and utilization сотрудников Центра Хериот-Ватт ТПУ.
Она посвящена обзору технологического прогресса в области улавливания, хранения и утилизации углекислого газа.
В настоящее время выбросы значительных объемом парниковых газов, накапливающихся в атмосфере, приводят к изменению климата и угрозе глобального потепления. Для решения этой проблемы и уменьшения последствий от выбросов углекислого газа было разработано несколько методов. Одним из наиболее перспективных методов в настоящее время является улавливание, утилизация и хранение углерода (CCUS). В статье ученых Центра рассматривается CCUS и его роль в снижении воздействия CO2 на климат. В нем обсуждается объем CCUS, необходимый для достижения этой цели, а также существующие проекты и обязательства правительств и корпораций по созданию инфраструктуры CCUS.
Также среди основных тематик статьи – изучение условий улавливания и хранения CO2 с учетом различных технологий, транспортировки и доступных альтернатив хранения, требований и методов долгосрочного связывания CO2.
Акцент в статье также делается на применение методов машинного обучения для оценки критериев CCUS.
Ученые и инженеры Центра Хериот-Ватт ТПУ активно участвуют в проектах по разработке инновационных подходов в области применения AI для решения сложных задач нефтегазовой отрасли. Проекты Центра, использующие искусственный интеллект, успешно внедряются в реальное производство и получают высокую оценку индустриальных партнеров.
Одно из направлений связано с применением алгоритмов машинного обучения для решения различных задач, связанных с подземным хранением CO₂. Например, ученые Центра применили алгоритмы машинного обучения для прогнозирования массы хранения CO₂ (углекислого газа) и объема добычи нефти. По сравнению с традиционными методами, алгоритмы помогли сделать процесс прогнозирования менее трудо- и времязатратным. Также они провели сравнительный анализ четырех различных алгоритмов и выявили самый точный из них.
Авторами статьи, ставшей самой цитируемой, являются Шадфар Давуди, Мохаммед Аль-Шаргаби, Дэвид Вуд, Валерий Рукавишников и Константин Минаев.