英偉達(dá)AI將碳捕獲和存儲(chǔ)建模提速70萬(wàn)倍！

英偉達(dá)公司是一家科技巨頭，也是人工智能 (AI) 硬件和軟件的領(lǐng)先供應(yīng)商，近日其推出了其新的碳捕獲和存儲(chǔ)CCS建模方法，科學(xué)家和工程師可以利用該方法來(lái)加速碳封存。

 

碳捕獲和儲(chǔ)存，也稱為碳封存，是通過(guò)重新引導(dǎo)地下深處的碳來(lái)緩解氣候變化的一種方法。在此過(guò)程中，CCS科學(xué)家必須防止注入碳的地質(zhì)構(gòu)造破裂、二氧化碳泄漏到含水層中，或者更糟糕的是返回到大氣中。 如果由于將碳注入巖層的過(guò)程而產(chǎn)生過(guò)多的壓力，就會(huì)發(fā)生這種情況。這就是英偉達(dá)的AI技術(shù)所解決的問(wèn)題，以幫助改善碳封存。

 

英偉達(dá)AI建模

 

CCS 是石油和天然氣、水泥和鋼鐵等行業(yè)可以采用的為數(shù)不多的脫碳和實(shí)現(xiàn)凈零目標(biāo)的方法之一。全球有一百多個(gè) CCS 設(shè)施正在建設(shè)中。傳統(tǒng)的碳封存模擬器的擁有成本很高，并且需要大量時(shí)間才能完成。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能模型提供相同水平的準(zhǔn)確性，但成本和時(shí)間更低。 

 

英偉達(dá)推出了人工智能碳封存方法，CCS科學(xué)家可以通過(guò)Nvidia Modulus 和Nvidia Omniverse在現(xiàn)實(shí)世界中輕松使用該方法。

 

英偉達(dá)的AI驅(qū)動(dòng)技術(shù)使用傅立葉神經(jīng)算子 (FNO) 架構(gòu)將 CCS 建模速度提高了700,000倍。

 

FNO架構(gòu)可更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)壓力積聚和二氧化碳飽和度。與其他計(jì)算機(jī)模型相比，它的準(zhǔn)確度是其他計(jì)算機(jī)模型的兩倍，同時(shí)只需要三分之一的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

因此，該軟件可幫助CCS工程師快速選擇最佳注入點(diǎn)、確定最佳井間距和深度，以及確定捕獲碳的最佳注入壓力和速率。此外，工程師可以通過(guò)Nvidia Omniverse可視化和優(yōu)化整個(gè)檢測(cè)過(guò)程。

Nvidia軟件憑借其卓越的計(jì)算能力，將碳封存模擬速度提高了70萬(wàn)倍。使用數(shù)值模擬器對(duì)二氧化碳羽流和壓力累積進(jìn)行可靠評(píng)估通常需要大約2年時(shí)間。但使用 Nvidia的FNO，可能只需要2.8 秒。

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的Nvidia FNO模型可在Web 應(yīng)用程序中使用，為碳捕獲和存儲(chǔ)項(xiàng)目提供實(shí)時(shí)模擬。因此，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì) CCS 決策至關(guān)重要的各種任務(wù)。

改善碳儲(chǔ)存

科學(xué)家使用碳儲(chǔ)存模擬或建模來(lái)選擇正確的二氧化碳注入地點(diǎn)和速率。建模還可以幫助他們優(yōu)化存儲(chǔ)效率、控制壓力積聚并確保巖層不會(huì)破裂。 

 

CCS工程師還必須了解注入的二氧化碳（也稱為二氧化碳羽流）如何在地面上擴(kuò)散。 研究發(fā)現(xiàn)Nvidia技術(shù)非常有用，可實(shí)現(xiàn)人工智能驅(qū)動(dòng)的大規(guī)模互動(dòng)碳捕獲和存儲(chǔ)。使用它，工程師可以與模型進(jìn)行交互，以保證CCS項(xiàng)目的可靠性和安全性。安全準(zhǔn)確的二氧化碳儲(chǔ)存過(guò)程有助于減少逃逸到空氣中的碳量。 

 

FNO使科學(xué)家能夠模擬在30年的注射過(guò)程中壓力水平如何建立以及二氧化碳在何處擴(kuò)散。使用這種人工智能驅(qū)動(dòng)的模型進(jìn)行加速，可以將模擬過(guò)程從十分鐘縮短到幾秒鐘。 如果沒(méi)有這項(xiàng)技術(shù)，選擇二氧化碳注入點(diǎn)就像是在黑暗中進(jìn)行。

 

英偉達(dá)及其人工智能模型將通過(guò)為全球氣候變化減緩工作做出貢獻(xiàn)來(lái)幫助應(yīng)對(duì)氣候危機(jī)，利用人工智能進(jìn)行革命將是世界實(shí)現(xiàn)凈零排放的一種方式。