Специалисты создали специальную модель искусственного интеллекта. Она поможет отказаться от сложных лабораторных исследований.
Ученые из Томского политехнического университета (ТПУ) впервые разработали гибридную модель машинного обучения, которая способна прогнозировать растворимость водорода в тех или иных условиях подземного хранения. Технология упростит и удешевит трудоемкий процесс оценки пригодности мест для создания в них хранилищ.
Использование водорода в качестве топлива в последние годы становится все более перспективным из-за его экологичности. Но для применения этого ресурса необходимо решить несколько важных задач, одной из которых является вопрос хранения. Сейчас водород содержат в газообразном или жидком виде в наземных резервуарах, однако многие научные и инженерные группы во всем мире продвигают идею подземного хранения, что может быть экономически более целесообразным.
Такой метод еще и более безопасный, он обеспечивает ресурсоемкость и масштабируемость. Для этого используют естественные соленые водоносные горизонты и истощенные нефтегазовые пласты. Однако есть риск, что водород будет как-то взаимодействовать с остаточным сырьем в слое, а также с минералами и микроорганизмами в нем.
