人工智能（AI）作为一种强大的技术工具，正在被广泛应用于减缓气候变化的进程中。AI在CCUS的生产过程发挥着越来越重要作用。例如通过大数据分析和机器学习算法来预测碳捕集实时监测碳捕集变化的情况，以及环境中的各种参数，例如温度、湿度、二氧化碳浓度等。人工智能可以通过发挥数据分析、建模和预测等方面的优势，为CCUS技术的研发加速。
应用案例一：
AI助力打造高效碳捕集MOF新材料
碳捕集技术对于减少发电厂和其他工业设施的温室气体排放至关重要。然而，长期以来，科学界一直在寻找一种经济、高效且环保的碳捕集材料，这是推动碳捕集行业发展的关键。而在这场技术创新浪潮中，金属-有机框架（MOFs）以其独特的结构和性能，正成为科学家们瞩目的焦点。
MOFs是一种多孔材料，它的结构由金属中心（通常是过渡金属离子）与有机配体（通常是含氧、氮等功能基团的有机分子）通过配位键连接而成。这种结构形成了大量的孔道和孔隙，使得MOFs具有高比表面积和可调控的孔径尺寸。通过调控孔道结构可以选择性地吸附不同类型的气体分子。MOFs分子中的无机节点、有机节点和有机连接体可以以不同的相对位置和配置进行排列，因此理论上科学家可以设计和测试无数种潜在的MOF配置。
为了快速有效地确定哪些MOF配置具有高效碳捕集能力，由美国能源部阿贡国家实验室、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）、伊利诺伊大学芝加哥分校和芝加哥大学的研究人员组成的团队正在利用生成式AI技术来构建新型MOFs材料。借助这一先进技术，该团队成功组装了超过12万个新的MOFs材料。通过人工智能（AI），或者更具体地说，通过机器学习（ML）的分子生成将彻底改变材料的发掘。
应用案例二：
AI助力CCUS数据分析、建模
虽然目前碳捕获与储存技术还处于发展阶段，但AI可以在这里发挥巨大的作用。例如AI可以帮助分析地下岩石层的特点，找出最适合储存二氧化碳的地点。AI还可以优化碳捕获过程的运行，提高碳捕获的效率。人工智能也可以通过发挥数据分析、建模和预测等方面的优势，为这些绿色技术的研发加速。
虽然存在深入研究特定领域如二氧化碳溶解度建模或自动泄漏检测的研究，但SMART框架汇集了来自化学、材料、环境、计算机和数据科学及工程的见解，为碳捕集过程提供了一个更广泛、更灵活的建模和仿真生态系统。与专注于机器学习特定应用的工作相反，努力探索了集成深度学习模型、预训练模型和广泛数据集的方法，这些都是专门为碳捕集技术量身定制的。此外，我们关注通过高通量计算和数据驱动建模进行材料发现至关重要。
应用案例三：
用AI七十万倍提速CCUS预测能力
美国科技巨头Nvidia公司是人工智能硬件和软件的领先供应商，他们推出了一种新的碳捕获与储存（CCS）方法，科学家和工程师可以利用这种方法加速碳封存。如果注入碳的岩石层产生过高的压力积聚，就会发生这种情况。Nvidia的人工智能技术能够解决这个问题，帮助改善碳封存过程中的各种挑战。
碳捕获与储存（CCS）是石油和天然气、水泥、钢铁等行业用来减少碳排放并实现净零排放目标的少数方法之一。全球正在建设100多个CCS设施。
传统的碳封存模拟器成本高且需要很长时间才能完成。机器学习和人工智能模型在准确度上与传统方法相当，但成本和时间更低。
Nvidia推出了一种AI方法，通过Nvidia Modulus和Nvidia Omniverse，CCS科学家可以在实际应用中轻松使用。
Nvidia的AI技术利用傅里叶神经操作器（FNO）架构将CCS模拟提速700,000倍。
Nvidia的CCS模拟方法
FNO架构可以更准确地预测压力积聚和CO2饱和度。相比其他计算模型，它的准确度提高了2倍，同时所需的训练数据仅为其他模型的三分之一。
因此，该软件帮助CCS工程师快速选择最佳注入点，确定井的最佳间距和深度，以及确定捕获碳的最佳注入压力和速率。此外，工程师可以通过Nvidia Omniverse可视化和优化整个检查过程。
凭借其卓越的计算能力，Nvidia软件将碳封存模拟速度提高了700,000倍。通常使用数值模拟器进行CO2云和压力积聚的全面评估需要约2年的时间。但是通过Nvidia的FNO，这个过程可能只需要2.8秒。
经过训练的Nvidia FNO模型可在网络应用程序中使用，为碳捕获和储存项目提供实时模拟。因此，人工智能技术使得在制定CCS决策时能够完成各种重要任务。
应用案例四：
AI帮助改进碳封存
科学家使用碳储存模拟或建模来选择正确的CO2注入位置和速率。建模还帮助他们优化储存效率，控制压力积聚，并确保岩石结构不会破裂。CCS工程师还必须了解注入的CO2如何在地下扩散，也称为CO2云。
一项研究发现，Nvidia技术可用于实现具有大规模交互性的基于人工智能的碳捕获和储存。使用该技术，工程师可以与模型进行交互，以确保CCS项目的可靠性和安全性。安全准确的CO2储存过程有助于减少逸出到空气中的碳量。FNO使科学家能够模拟注入30年期间压力水平的累积和二氧化碳的扩散情况。利用这种基于人工智能的模型进行加速，可以将模拟过程从十分钟缩短到几秒钟。如果没有这项技术，选择二氧化碳注入地点将会像盲目射击一样。
借助像英伟达的FNO这样的模型，人工智能的最新创新可以大幅提升CCS建模能力。这对于推动CCS技术的扩展至关重要。
例如，总部位于俄亥俄州的分析公司Aperture去年推出了碳捕集空间。这是一个由人工智能驱动的平台，为行业分析师和投资者提供1,000多项碳捕集技术的见解。
英伟达的Earth-2将成为世界上首台人工智能数字双胞胎超级计算机，将利用FNO模型。这项技术进一步展示了人工智能如何帮助加快减缓气候变化的进程。
该科技公司现在已超过特斯拉，其股价上涨200%，成为AI革命推动下的最佳表现。根据彭博社的报道，超过1,400只ESG基金直接持有英伟达，ESG投资者更偏好它而非其他传统资产。
英伟达及其人工智能模型将通过为全球气候变化缓解努力做出贡献，帮助应对气候危机。利用人工智能革命将成为世界实现净零的途径之一。
2024第四届碳中和博鳌大会
2024年12月6日，由中国节能协会与中国质量认证中心联合主办的第四届碳中和博鳌大会在海南博鳌盛大开幕。
第十二届全国政协副主席马培华；中国科学院院士、清华大学副校长、中国节能协会理事长姜培学；上海新金融研究院理事长、上海市原常务副市长屠光绍；原国务院国有重点大型企业监事会主席赵华林；金融专业人士，中金公司原总裁兼首席执行官、清华大学管理实践访问教授朱云来；北京绿色交易所董事长王乃祥；海南省政协副主席吴岩峻；中共琼海市委副书记、琼海市人民政府市长傅晟；中国节能协会监事长、中国节能协会碳中和专业委员会名誉主任房庆；亚开行原首席气候变化专家、中国节能协会碳中和专业委员会副主任吕学都；中国质量认证中心副主任徐少山；中国质量认证中心处长于洁；国家气候战略中心战略规划部主任柴麒敏；中国节能协会碳中和专委会副主任宾晖；万科集团创始人、深石集团创始人王石；北京能源协会专职副会长兼秘书长王璘姬；中小企业合作发展促进中心社会责任办公室翟生强；华鑫信托首席经济学家、中国信托业协会特约研究员袁田；民革中央人口资源环境委员会委员、中国节能协会碳中和专业委员会副主任、北京中科宇杰节电设备有限公司董事长郝泽忠；上海市国际展览(集团)有限公司副总裁蒋岚；京东集团副总裁者文明；上海诺层新能源科技有限公司总经理彭溶等相关领导、专家、企业家出席了开幕式及首日大会。
中国节能协会副秘书长兼碳中和专业委员会秘书长张军涛；中国节能协会副监事长兼热泵专业委员会秘书长赵恒谊分别主持了开幕式及全体大会。
大会首日，共有二十余名领导专家和企业代表参会发表演讲，分别从战略、政策、管理三个层面作了精彩汇报。同时大会还举行了《2023-2024 年度中国碳市场行业发展报告》发布仪式；启动《零碳园区评价规范》、《数据中心算力碳效可信评价技术规范》团体标准编制工作，中国质量认证中心和北京博雅智慧科技有限公司战略签约仪式，京东物流供应链碳足迹管理平台发布仪式，首批CCI行动旗舰产品授予仪式，2024“中国节能协会创新奖节能减排科技进步奖（碳中和领域）”颁奖典礼等 ，现场气氛热烈，大会成果丰硕。
《2023-2024年度中国碳市场行业发展报告》发布仪式
《零碳园区评价规范》、《数据中心算力碳效可信评价技术规范》团体标准立项启动仪式
战略合作签约仪式
京东物流供应链碳足迹管理平台—京碳惠SCEMP产品发布仪式
首批CCI行动旗舰产品授予仪式
2024“中国节能协会创新奖节能减排科技进步奖（碳中和领域）”颁奖盛典
本次大会是一场高端高效的“碳中和年度盛会”，以“碳中和范式变革：精进·转型·接轨”为主题，邀请碳中和领域相关院士、行业领袖、企业代表，聚焦“双碳”领域热点话题，助力绿色低碳高质量发展。
国家主管部门及相关单位领导、碳中和领域专家、高等院校、科研机构、投资机构代表、双碳领域相关的服务机构代表及媒体代表五百余人参加了此次大会，大会取得圆满成功！
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(中国节能协会碳中和专业委员会)（转自：中国节能协会碳中和专业委员会）
