Подписка на журнал

ВЫПУСК №4 2025

2025 г.2024 г.2023 г.2022 г.2021 г.2020 г.2019 г.2018 г.2017 г.2016 г.2015 г.2014 г.2013 г.2012 г.2011 г.2010 г.2009 г.2008 г.2007 г.2006 г.2005 г.2004 г. № 4№ 3№ 2№ 1

Архив номеров | Подписка

• Новые правила обращения с ТКО
• Расчет рассеивания в документах предприятия
• Обязательное условие выездного обследования
• Идентификация продукции в системе РОП
  Читайте далее
  
  
  
  Разместить рекламу
  

  Учредители

  
  
  Издательский дом
  "Отраслевые ведомости"
  
  

» Экологические новости » Просмотр новости

Материал прочитан 500 раз и оценен

0

Это позволит быстрее и лучше подбирать объекты, чтобы эффективнее снижать концентрацию выбросов углекислого газа в атмосферу

Модель, которая с высокой точностью позволяет оценить объекты для геологического хранения углекислого газа, создали ученые Томского политехнического университета (ТПУ). Это позволит быстрее и лучше подбирать объекты, чтобы эффективнее снижать концентрацию выбросов углекислого газа в атмосферу, сообщает в четверг пресс-служба вуза.

Отмечается, что геологическое хранение углекислого газа - перспективный метод снижения концентрации антропогенных выбросов в атмосфере, который активно внедряется в мировую практику. При долгосрочном хранении доля свободного газа в пласте уменьшается, так как он переходит в связанное состояние за счет взаимодействия с частицами горных пород. Это один из важных показателей для оценки безопасности такого вида хранения, однако полномасштабно смоделировать это очень сложно из-за большого количества параметров.

"Ученые Центра Хериот-Ватт Томского политеха разработали методику прогноза динамики связывания углекислого газа при его закачке в глубокозалегающие водоносные пласты для долгосрочного хранения. Модель, предложенная политехниками, учитывает большое количество параметров процесса и имеет высокую точность прогноза. Это упростит и ускорит оценку объектов при подборе резервуаров хранения", - говорится в сообщении.

Добиться высокой точности прогноза удалось благодаря большому объему обучающей выборки и детальной проработке плана экспериментов. "Наша модель получает на входе 5 450 рядов данных. После чего она определяет зависимость между переменными и результатом, а затем учится прогнозировать аналогичные зависимости на новых данных. После обучения модель способна выполнять прогноз целевых показателей с высокой точностью", - приводятся слова инженера-исследователя Центра Хериот-Ватт Шадфара Давуди.

В дальнейшем ученые планируют дополнительно улучшить качество прогноза модели за счет оптимизации настроек алгоритма и применения новой методики предобработки исходных данных. Исследование проводится при поддержке программы "Приоритет 2030".

Чтобы добавить комментарий, надо зарегистрироваться

Еще 5 новостей по теме «Экологические технологии»

Другие новости за 28.05.2023

Разместить рекламу

Утверждены меры противопожарного обустройства лесов

В Госдуме рассматриваются изменения лесного законодательства в части размещения ГТС

Рассматривается порядок направления документов по административным делам в электронном виде

Разместить рекламу

6 июня 2025 года
Онлайн-практикум "КЭР в 2025: получение и ведение деятельности"

21-23 мая 2025 года
36 Экологический форум

15 мая 2025 г.
Онлайн-практикум «Санитарно-защитные зоны: новые правила установления и подготовки проектов»

РЕДАКЦИЯ
Адрес: 105066, Москва,
Токмаков пер., д. 16, стр. 2
+7 (499) 267-40-10
E-mail: red@ecoindustry.ru

ПРЯМОЙ ТЕЛЕФОН ОТДЕЛА ПОДПИСКИ:
+7 (499) 267-40-10
E-mail: podpiska@vedomost.ru

ОТДЕЛ РЕКЛАМЫ:
+7 (499) 267-40-10
+7 (499) 267-40-15
E-mail: reklama@vedomost.ru

ВОПРОСЫ РАБОТЫ ПОРТАЛА:
support@ecoindustry.ru