Минутка ликбеза

👉 Сегодня в мире ежегодно производится около 52,6 млн тонн водорода, и почти весь объем (96%) приходится на переработку ископаемого топлива — природного газа, нефти или угля. Это приводит к значительным выбросам CO₂ — от 11 до 20 кг на каждый килограмм H₂. Большая часть водорода используется в химической промышленности и при производстве удобрений, однако для перехода низкоуглеродной экономике необходимы новые технологии, позволяющие получать его в промышленных масштабах без углеродного следа.

🤔 Существует несколько методов производства водорода. Самый простой — щелочной электролиз, при котором вода под действием электрического тока разлагается на кислород и водород. Технология хорошо освоена, но требует много энергии и не очень эффективна. Более перспективным считается высокотемпературный паровой электролиз: часть энергии подводится в виде тепла, что позволяет сократить расход электричества почти на треть и повысить общий КПД. Еще один вариант — термохимический серно-йодный цикл, при котором вода разлагается на элементы в цепочке реакций при очень высоких температурах. Этот метод потенциально эффективен, но требует сложного оборудования и работы с агрессивными реагентами.

👍 Исследователи из Университета Пизы изучили возможность применения атомных электростанций для производства водорода.

Россия и США создали спутниковую систему учета сжигания попутного газа

🤝 Ученые из Института космических исследований РАН и Института государственной политики Пейна при Колорадской горной школе разработали новую методику оценки объемов сжигаемого на факелах попутного нефтяного газа с помощью спутниковых данных. Эта система позволяет гораздо точнее измерять масштабы выбросов, открывая возможности для более точного климатического мониторинга и контроля выполнения международных обязательств по отказу от рутинного сжигания.

🔥 Чтобы решить проблему сжигания попутных газов, исследователи провели уникальный эксперимент. На испытательном полигоне компании John Zink в Оклахоме они выполнили 36 контролируемых поджогов газа. Они точно регулировали расход топлива (от малого до очень большого), конфигурацию установок (одиночный факел и два факела на расстоянии 100 метров) и фиксировали все с помощью наземных радиометров, спектрометров и камер. Ключевым элементом эксперимента стало то, что поджоги синхронизировали с пролетом спутника Suomi NPP, оснащенного прибором VIIRS, который способен регистрировать тепловое излучение факелов в инфракрасном диапазоне даже ночью.

👉 Анализ показал, что использование прежнего коэффициента больше не требуется. Новая калибровка, построенная на прямых измерениях, выявила простую линейную зависимость между расходом газа, измеренным на земле, и тепловым излучением, регистрируемым в воздухе спутником. Выяснилось также, что сигналы от нескольких близко расположенных факелов складываются в одном пикселе, что позволяет корректно определять их общий объем. Существенным шагом вперед стала атмосферная коррекция: учет влияния влажности и облачности, особенно характерных для тропиков, позволил устранить искажения и повысить точность оценок в таких регионах, как Венесуэла, Индонезия и Нигерия.

💪 В целом новая методика оказалась в 70 раз точнее калибровки Cedigaz. Ученые также определили минимальный уровень, при котором спутник уверенно фиксирует факелы – 0,008 млн стандартных кубометров газа в день. Для еще более слабых источников в перспективе планируется задействовать сверхчувствительный канал VIIRS, изначально предназначенный для наблюдения за ночным городским освещением.

📰 Материал доступен на сайте «Глобальной энергии»

Кто покупал американский уголь в 2024 году

💰 Соединённые Штаты снижают потребление этого полезного ископаемого, однако активно отправляют его на экспорт. Ведущие покупатели американского угля находятся в Азии: это Индия, Китай, Япония. Также он поставляется в Бразилию, Нидерланды, Марокко и проч.

👉 Источник

Минутка ликбеза

🌍 Для Африки проблема стабильного доступа к электричеству остается одной из самых острых: более половины населения к югу от Сахары до сих пор не имеют надежного энергоснабжения. Особенно критична эта ситуация для медицинских центров, где от электричества зависит работа холодильников для вакцин, стерилизаторов, лабораторного оборудования и систем освещения. Перебои напрямую отражаются на качестве услуг и, вероятно, росте смертности. При этом около 30% бюджета клиник уходит на топливо для генераторов, не считая расходов на ремонт и регулярное обслуживание. В итоге меньше средств остается на лекарства, расходные материалы и оплату труда персонала. К этому добавляется зависимость от транспортировки топлива и ежегодные выбросы — свыше 24 тонн CO₂ только с одной клиники.

👍 Чтобы решить проблему, исследователи предложили заменить дизельные генераторы комбинацией возобновляемых источников. Основным генератором служит солнечная батарея мощностью 16 киловатт. Ее дополняют три типа накопителей: литий-ионные аккумуляторы на 10 кВт, которые сглаживают суточные колебания; суперконденсаторы, моментально реагирующие на скачки нагрузки; и водородные топливные элементы, выступающие в роли долговременного резерва. Избыточная энергия днем направляется на электролиз воды, водород хранится в специальном баке и используется для выработки электричества в случае продолжительной облачной погоды.

Машинное обучение помогает предсказывать аварии на ЛЭП

🤝 Исследователи из Федерального научного агроинженерного центра ВИМ Российской академии сельскохозяйственных наук совместно с независимыми коллегами из США создали систему, которая с помощью методов машинного обучения позволяет предсказывать вероятность аварийных отключений на высоковольтных линиях электропередачи. Такой инструмент помогает энергетическим компаниям заранее выявлять уязвимые участки сети и эффективнее планировать ремонт и модернизацию.

👉 Ученые собрали данные о 395 линиях электропередачи 110 кВ в Орловской области и проанализировали девять параметров, включая длину линии, долю прохождения через лесные массивы и населенные пункты, тип опор, срок эксплуатации, индекс технического состояния и тип провода. Эти данные были обработаны с помощью методов разведочного анализа, чтобы выявить скрытые закономерности. Затем на подготовленных данных были обучены пять различных алгоритмов машинного обучения: метод опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес и два варианта градиентного бустинга – LightGBM и CatBoost. Чтобы повысить точность прогнозов, исследователи применили специальные методы, компенсирующие дисбаланс выборки, ведь случаев аварий было меньше, чем примеров нормальной работы.

💪 Лучший результат показала логистическая регрессия. Эта модель достигла качества прогнозирования 0,78 на обучении и 0,84 на тесте по метрике ROC AUC, что говорит о ее способности уверенно различать линии с высоким и низким риском отключений. При этом она не только прогнозировала сбои, но и позволяла понять, какие именно параметры создают риск аварии.

🤔 Так, ключевым фактором риска стала вовсе не формальная оценка состояния линии и не ее возраст, а длина: чем протяженнее трасса, тем выше вероятность аварии. Интересно, что прохождение линии через населенные пункты, наоборот, снижает риск – вероятно, из-за более частого контроля и оперативного обслуживания. Кроме того, оказалось, что линии с большей долей железобетонных опор выходят из строя чаще, чем те, где применяются металлические. Транзитные линии также показали более высокую аварийность. А вот параметры вроде срока службы или индекса состояния, напротив, оказались малозначимыми – вероятно потому, что критически важные объекты регулярно обслуживаются независимо от возраста.

👍 В целом результаты исследования вновь наглядно продемонстрировали, как машинное обучение помогает увидеть скрытые зависимости и по-новому взглянуть на задачи, которые десятилетиями решались традиционными методами. В дальнейшем исследователи планируют расширить базу данных за счет других регионов и временных периодов, чтобы создать более устойчивые модели и приблизиться к практическому внедрению таких прогнозов в энергетических компаниях.

📰 Материал доступен на сайте «Глобальной энергии»

⚡️ Наше новое видео❗️

🎥 В преддверии Российской энергетической недели нобелевский лауреат, председатель Международного комитета премии «Глобальная энергия» Рае Квон Чунг рассказал о том, как

📌 раскрывать потенциал научно-технического взаимодействия между развитыми и развивающимися странами,
📌 отбирали лауреатов премии «Глобальная энергия» в этом году,
📌 искусственный интеллект и роботизация становятся частью нашей жизни.

👉 Смотрите на Smotrim, Rutube и Youtube.

Слова классика

- Истинный учёный — это мечтатель, а кто им не является, тот называет себя практиком.

Оноре де Бальзак

Самые интересные новости телеграм-каналов. Выбор «Глобальной энергии»

Традиционная энергетика
Сырьевая игла: Россия обновила рекорд поставок газа в Китай
Coala: Восточные рынки фиксируют максимум цен на кокс с начала года
ЦДУ ТЭК - аналитика: Новый метод очистки нефти сделает дизельное топливо дешевле и чище

Нетрадиционная энергетика
Энергополе: Росатом и Иран договорились о строительстве малых АЭС на иранской территории
Высокое напряжение: Морское солнце для угольного хаба
ИнфоТЭК: TotalEnergies построит крупнейшую во Франции ветроэлектростанцию

Новые способы применения энергии
Декарбонизация в Азии: Китай построил крупнейший в мире гибридный накопитель
Вселенная Плюс: Дирижабль-электростанция парит в небе Китая
ЭнергетикУм: Энергия, которая не спит даже ночью

Новость «Глобальной энергии»
Интервью с нобелевским лауреатом, председателем Международного комитета премии «Глобальная энергия» Рае Квон Чунгом