L’EPFL use l’intelligence artificielle pour prévoir les émissions nocives d’amines
Même les centrales à charbon peuvent s’engager dans une exploitation plus écologique. Des chercheurs de l’EPFL et d’une université écossaise en apportent la démonstration en recourant à l’intelligence artificielle. Ils ont mis au point un nouveau « machine learning », système prédisant la quantité des émissions atmosphériques de substances nocives comme les amines.
Crédit image: GerO, CC_BY-S_4.0
La centrale électrique à lignite de Niederaußem, en Rhénanie du Nord Westphalie, a servi de laboratoire pour réduire l’intensité de ses émissions de substances nocives pour l’environnement
L’abandon programmé des centrales à charbon initié par l’Allemagne ne dissuade pas la science de rechercher une exploitation plus écologique de ce genre d’usines. Des chercheurs de l’EPFL et de l’Université Heriot-Watt d’Ecosse ont donc investi les installations allemandes de Niederaußem, en Rhénanie du Nord-Westphalie, pour se livrer à une batterie de tests d’émanations de substances nocives pour l’environnement. Avec l’aide de l’intelligence artificielle, ils ont ainsi pu établir un système de « machine learning » capable de prévoir l’intensité des rejets nocifs d’amines dans l’atmosphère.
Agir sur le
stockage et le traitement
Le processus chimique pratiqué par certaines centrales de charbon implique l’utilisation
de ces amines pour le captage du dioxyde de carbone. Ces techniques sont notamment
connues dans les installations de traitement et de raffinage du gaz naturel. Pour
éviter les rejets nocifs dans l’atmosphère, il faut agir sur le stockage et le traitement
chimique. Le procédé est déjà pratiqué dans la construction, notamment dans la
production de ciment écologique. Les amines peuvent aussi entrer dans la
composition de résines époxy ou de produits pharmaceutiques.
L’expérience menée par l’EPFL et ses partenaires a été réalisée dans l’une des plus grandes centrales électriques à lignite d’Allemagne. Depuis les installations, du courant est envoyé vers un site pilote de captage du carbone doté d’une solution d’amines de nouvelle génération. Les chercheurs y ont mis au point un test de résistance au traitement de ces composés chimiques. Le personnel de la centrale a aussi été mis à contribution, notamment pour garantir la sécurité de l’expérience.
Réactions
chimiques contrastées
Les résultats des tests ont été pourtant difficiles à analyser. Justement par
le fait que les installations de traitement sont très variées. Les chercheurs
se sont attelés à déterminer l’impact des interventions humaines dans le processus
de traitement de ces amines. L’intelligence artificielle est venue les aider à
mieux comprendre ce qui se passait. Grâce à un modèle mis au point par l’EPFL
et ses partenaires, il a été possible de déterminer que les deux types d’amines
utilisées pour les tests régissaient de manière totalement opposée. La réduction
des émissions nocives constatée dans l’une faisait augmenter celles de l’autre.
Crédit image: Kevin Maik Jablonka, EPFL
Une représentation d’une centrale électrique exploitée avec l’aide de l’intelligence artificielle.
Le modèle utilisé a cependant permis de tester plusieurs scénarios d’émissions d’amines pour mieux les prévoir et les contenir. Ce qui devrait, espère l’EPFL, inviter les exploitants d’usines chimiques à modifier leur façon d’exploiter leurs installations.
