Como o mundo está associado à necessidade urgente de reduzir as emissões de carbono e reduzir as mudanças climáticas, os pesquisadores da Universidade de Sharjah estão se voltando para uma tecnologia de ponta que pode reformar o futuro da energia: gêmeos digitais movidos a IA.
Segundo os pesquisadores, essas réplicas digitais no mundo físico provavelmente mudarão de gerações, gerenciamento e mudança de energia em várias plataformas de energia limpa, aceleram a transformação de combustível fóssil, que os cientistas ambientais estão associados ao aquecimento global.
As habilidades dos gêmeos digitais para replicar e interagir com sistemas complexos criaram a base da inovação nas indústrias, desenvolveram habilidades para melhorar a direção, reduzir os gastos e as soluções sofisticadas.
No entanto, os cientistas alertaram que os atuais modelos gêmeos digitais ainda enfrentam limitações significativas que limitam todo o seu potencial de energia usar fontes como ar, solar, geólogo, hidrelétrica e biomassa.
“Os sistemas digitais de energia renovável gêmea são altamente eficazes em exclusão”, escreveram os pesquisadores no diário Nexus de energia“No entanto, a fonte de cada energia apresenta desafios únicos – da variabilidade dos dados e da situação ambiental à complexidade do sistema – que pode limitar a eficácia da tecnologia gêmea digital, apesar de sua promessa suficiente para melhorar a produção e o gerenciamento de energia”.
Em suas pesquisas, os escritores realizaram uma ampla revisão da literatura existente sobre a aplicação de gêmeos digitais no sistema de energia renovável. Eles testaram vários contextos, funções, ciclos de vida e estruturas arquitetônicas para entender como os gêmeos digitais estão sendo usados atualmente e onde permanecem as lacunas.
Para coletar idéias significativas, os pesquisadores empregaram técnicas avançadas de mineração de texto, exploraram inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Essa abordagem cientificamente rigorosa lhes permite analisar grandes quantidades de seus dados brutos e descobrir padrões estruturais, idéias e tendências emergentes.
A partir dessa análise mais profunda, os autores tomaram várias decisões importantes. Eles identificaram as lacunas da pesquisa, sugeriram novas direções e descrevem os desafios que precisam ser resolvidos para usar totalmente as possibilidades da tecnologia gêmea digital no setor de energia renovável.
Após uma discussão detalhada sobre a integração de gêmeos digitais em várias aplicações de energia renovável, os autores resumiram sua pesquisa mais significativa ao longo das cinco principais fontes de energia: ar, solar, geo -tapiano, hidrelétrico e biomassa. Cada fonte apresenta oportunidades e desafios únicos e o estudo fornece uma ampla visão geral de como criar uma criança gêmea digital para otimizar o desempenho em cada domínio.
A pesquisa revelou que os gêmeos digitais oferecem benefícios significativos a vários sistemas de energia renovável:
Ar: O gêmeo digital pode prever parâmetros desconhecidos e corrigir a medida errada, aprimora a confiabilidade e o desempenho do sistema.
Energia solar: Eles ajudam a detectar as causas radiculares que afetam a eficiência e a energia de saída, permitem um melhor design e otimização do sistema.
Geo: O gêmeo digital pode imitar todo o processo operacional – especialmente a perfuração – reduz o tempo e as despesas para a conveniência da análise de custos.
Hidrelétrica: Modelos orientados a IA imitam a dinâmica do sistema para detectar os fatores efetivos. Nas antigas plantas hidrelétricas, elas são usadas para reduzir o efeito da fadiga do trabalho na produtividade.
Biomassa: O gêmeo digital melhora o desempenho e o gerenciamento com a visão profunda do processo operacional e da configuração da planta.
No entanto, a contribuição dos escritores para o campo destacou limitações críticas na aplicação da tecnologia gêmea digital a essas fontes de energia. Sua análise monitora a necessidade de um modelo mais poderoso que possa resolver os desafios específicos exclusivos para cada sistema de energia renovável.
Os escritores detectam várias restrições na aplicação de gêmeos digitais em vários sistemas de energia renovável:
Ar: As condições ambientais dos gêmeos digitais enfrentam o desafio de modelar e monitorar adequadamente. Eles se esforçam para imitar fatores críticos, como erosão das lâminas, degradação da caixa de engrenagens e desempenho do sistema elétrico – especialmente nas turbinas envelhecidas.
Energia solar: Apesar de seu potencial, os gêmeos digitais ainda são menos confiáveis para prever performances de longo prazo. Com o tempo, seus painéis para efeitos ambientais são difíceis de rastrear a contabilidade e rastrear a contabilidade, o que afeta sua precisão e eficácia.
Geo: Um grande obstáculo é a falta de dados de alta qualidade, o que impede o poder dos gêmeos digitais para imitar a incerteza geológica e as condições de satélite. A tecnologia enfrenta complexidade na modelagem do comportamento de longo prazo de sistemas geográficos com transferência de calor e mobilidade do fluxo de fluidos.
Hidrelétrica: Aplicando -se a projetos hidrelétricos, os gêmeos digitais são devidamente desafiados para modelar a variabilidade do fluxo de água e capturar restrições ambientais e ambientais. Essas limitações reduzem sua eficácia na funcionalidade e sustentabilidade do sistema.
Biomassa: Quando usado com o sistema de energia de biomassa, o gêmeo digital ainda luta para imitar toda a cadeia de suprimentos de produção. Eles são reduzidos para fornecer modelos específicos para os envolvidos em processos biológicos, conversão de biomassa e produtos químicos orgânicos complexos e reações termoquímicas.
Os escritores enfatizam os efeitos amplos desses erros para o setor de energia renovável. Para resolver esses desafios, eles fornecem uma diretriz e um conjunto de um roteiro de pesquisa para ajudar os cientistas a ajudar a aumentar a confiabilidade e a precisão da tecnologia gêmea digital.
Suas recomendações se concentram em aumentar o cálculo para melhorar os métodos de coleta de dados, avançar técnicas de modelagem e garantir que as decisões digitais de crianças gêmeas e forneçam informações confiáveis para a otimização do sistema.
