数字孪生正在重塑清洁能源
随着世界努力应对减少碳排放和应对气候变化的迫切需求，沙迦大学的研究人员正在转向一项可以重塑能源未来的尖端技术：人工智能驱动的数字孪生。 研究人员表示，这些物理世界的数字复制品有可能改变不同清洁能源平台的能源生成、管理和优化，加速从化石能源的过渡燃料，环境科学家将其与全球变暖联系起来。 数字孪生复制复杂系统并与之交互的能力使其成为跨行业创新的基石，推动效率提高、降低成本和开发新颖解决方案。 然而，科学家们警告说，当前的数字孪生模型仍然面临显着的局限性，限制了它们在利用风能、太阳能、地热、水力发电和生物质能。 “数字孪生在优化可再生能源系统方面非常有效，”研究人员在杂志上写道能源关系。 “然而，每种能源都面临着独特的挑战——从数据可变性和环境条件到系统复杂性——尽管数字孪生技术在改善能源生产和管理方面前景广阔，但这些挑战可能会限制数字孪生技术的性能。 在他们的研究中，作者进行了对有关数字孪生在可再生能源系统中应用的现有文献的广泛回顾。 他们研究了各种环境、功能、生命周期和架构框架，以了解数字孪生目前的利用方式以及存在的差距。 为了提取有意义的见解，研究人员采用了先进的文本挖掘技术，利用人工智能、机器学习和自然语言处理。 这种科学严谨的方法使他们能够分析大量原始数据并发现结构化模式、概念和新兴趋势。 从这次深入分析中，作者得出了几个关键结论。 他们确定了研究差距，提出了新的方向，并概述了在可再生能源领域充分利用数字孪生技术潜力必须应对的挑战。 在详细讨论了数字孪生在各种可再生能源中的集成之后应用，作者总结了他们在五种主要能源中最重要的发现：风能、太阳能、地热能、水力发电和生物质能。 每个来源都带来了独特的机遇和挑战，该研究全面概述了如何定制数字孪生以优化每个领域的性能。 研究表明，数字孪生在各种可再生能源系统中具有显着优势： 风能：数字孪生可以预测未知参数并纠正不准确的测量，从而提高系统可靠性和性能。 太阳能：它们有助于确定影响效率和输出功率的关键因素，从而实现更好的系统设计和优化。 地热能：数字孪生可以模拟整个运营过程，尤其是钻井，从而促进成本分析并减少时间和费用。 水力发电能：人工智能驱动的模型模拟系统动力学确定影响因素。 在较旧的水力发电厂中，它们用于减轻工人疲劳对生产力的影响。 生物质能：数字孪生通过提供对运营流程和工厂配置的深入洞察来提高绩效和管理。 ：但作者对该领域的贡献突出了强调数字孪生技术在这些能源中应用的关键局限性。 他们的分析强调需要更稳健可以解决每个可再生能源系统特有的特定挑战的模型。 作者确定了数字孪生在不同可再生能源系统中应用的几个局限性： 风能：数字孪生在准确建模和监测环境条件方面面临挑战。 他们难以模拟叶片腐蚀、齿轮箱退化和电气系统性能等关键因素，尤其是在老化的涡轮机中。 太阳能：尽管数字孪生具有潜力，但在可靠预测长期性能方面仍然存在不足。 它们难以跟踪面板退化并考虑随时间推移的环境影响，这会影响其准确性和实用性。 地热能：一个主要障碍是缺乏高质量的数据，这阻碍了数字孪生模拟地质不确定性和地下条件的能力。 该技术在长期建模方面也面临着复杂性地热系统的行为，包括传热和流体流动动力学。 水力发电：数字孪生应用于水力发电项目，在准确模拟水流变化以及捕获环境和生态限制方面面临挑战。 这些限制降低了它们在优化系统性能和可持续性方面的有效性。 生物质能源：当与生物质能源系统一起使用时，数字孪生仍然难以模拟整个生产供应链。 它们无法为生物过程、生物质转化以及所涉及的复杂生化和热化学反应提供精确的模型。 作者强调了这些缺点对可再生能源部门的更广泛影响。 为了应对这些挑战，他们提供了一套指南和研究路线图，旨在帮助科学家提高数字孪生技术的可靠性和精度。 他们的建议侧重于改进数据收集方法、改进建模技术并扩展计算能力，以确保数字孪生能够为决策和系统优化提供值得信赖的见解。