人工知能が水力発電の持続可能な開発にどのように役立つか

水力発電ダムの壁は川の流れを制限し、川をよどんだ水たまりに変えてしまいます。これらの貯水池が古くなると、藻類バイオマスや水生植物などの有機物が蓄積し、最終的には分解して沈んでしまいます。この酸素欠乏環境はメタンの生成を刺激します。

その後、貯留層の表面とタービンからメタンが大気中に放出されます。メタンは水力発電ダムからの温室効果ガス排出量の約80％を占め、ダムの寿命の最初の10年間でピークに達します。

メタンは大気中に12年間残留することで有名で、その毒性は二酸化炭素の少なくとも25倍である。研究者らは、世界の水力発電ダムの少なくとも10％が、エネルギー単位当たりの温室効果ガス排出量が石炭火力発電所と同程度であると推定している。アマゾン川流域では、既存のダムが石炭火力発電所の10倍もの二酸化炭素を排出している。

それにもかかわらず、ブラジルのアマゾンやヒマラヤに新たな水力発電ダムを建設する動きが活発化している。 「新たな水力発電ダムの建設ブームが予想されることを考えると、将来のダムが低炭素エネルギーを生み出すかどうかを判断することが重要だ」と、国際研究チームは2019年のネイチャー・コミュニケーションズ誌の研究論文で述べた。

人工知能を活用してより持続可能なダムを計画する

2019年のチームは、新しい水力発電ダムの環境に優しい建設地を決定するために、人工知能（AI）を使用した複雑な計算モデルのデータを利用しました。彼らは、ブラジル（主に低地の国）の低地ダムは貯水面積が大きい傾向があり、その結果炭素強度が高くなることを観察した。ブラジルのアマゾンには、ボリビア、エクアドル、ペルーの山岳地帯と比較して、炭素集約型ダムの数が最も多くあります。彼らは、標高が高く地形が急峻なほど水力発電の炭素集約度が低くなることを発見した。

同団体は新たなプロジェクトを提案しており、現在アマゾン全域に少なくとも351カ所のプロジェクトが展開されている。アマゾンには既に158基の水力発電ダムがある。これらのプロジェクトの環境への影響を最小限に抑える解決策を見つけるために、研究者たちはこのデータを使用して人工知能を活用し、モデルをトレーニングし続けています。

これらに基づき、彼らは、無秩序な水力発電の拡大は生態系の利益の喪失につながる可能性があることを発見した。さらに、他の場所でも効果的なダムの配置により、4倍の電力を生成できる可能性があります。

「ウォール街からソーシャルメディアまで、あらゆるところで人工知能が使われている。持続可能な開発のような深刻な問題を解決するために人工知能を使ってみてはどうだろうか」と専門家らは考えた。

研究者らは、新たなプロジェクトの敷地を選ぶ際には、川の流れや連結性、温室効果ガスの排出、魚類の多様性、堆積物の輸送など、アマゾン川流域全体のさまざまな環境基準を考慮する必要があると主張している。

持続可能な水力発電ダムを建設するには、この科学的証拠に基づいた政策を実施することが重要である一方、研究者たちは、メタン抽出を通じて既存のプロジェクトからの温室効果ガス排出を削減する方法も模索している。

貯留層メタンの抽出と利用

湖やダムの貯水池に蓄積されたメタンをエネルギー生産のために抽出するというアイデアは新しいものではない。東アフリカでは、塩分を多く含んだキブ湖の水には、60立方キロメートルのメタンと、さらに300立方キロメートルの二酸化炭素が溶け込んでいる。ルワンダのキブワット発電所では、ガス分離器を使用して湖の深海からメタンを抽出し、発電に使用しています。

この可能性に触発されて、ポーランド科学アカデミーの地球物理学者マチェイ・バルトシェヴィッチ氏とその同僚は、ゼオライトと呼ばれる固体鉱物吸収剤を使用して貯留層堆積物からメタンを分離することを提案した。環境科学技術誌に掲載された研究で、研究者らは貯水池の底に配置できるゼオライトと活性炭を研究するためのモデルメカニズムを設計した。

これまで科学者たちは、メタンガスの濃度がはるかに低いため、湖や貯水池などの淡水域からメタンを抽出することができなかった。このため、以前は少量のメタンの抽出に非常にコストがかかっていました。しかしバルトシェヴィッチ氏は、ゼオライトは安価で広く入手可能であり、実行可能な解決策を提供すると述べている。

「このシステムは、箱の中に膜が入ったガス化部品で構成されています。ゼオライトは二酸化炭素を除去した後、メタンを捕捉します」とバルトシエヴィッチ氏は語った。ポンプシステムを設置すると抽出がさらに容易になります。

しかしながら、貯留層堆積物からメタンを抽出することは、生態学的および環境的懸念がないわけではありません。このプロセスは堆積物中のメタンを処理する細菌の増殖に影響を与え、生態系の生物学的構成を深刻に混乱させ、最終的には食物連鎖の生産性に影響を及ぼす可能性があります。底部のメタン濃度が高い貯水池や湖では、これらのバクテリアは微小な海洋動物にとって重要な食料とエネルギー源となります。それにもかかわらず、水系には驚くべき自己調整能力があるとバルトシェヴィッチ氏は主張する。

「再生可能エネルギー生産のための次世代ソリューションを開発する必要がある。これは可能性だ」と彼は語った。 「すべての水力発電貯水池がメタンを抽出できるわけではありません。このメタンからエネルギーの5%を生産できれば、再生可能エネルギーの割り当てが増えます。」

現在、人工知能はますます多くの分野で重要な役割を果たしており、専門家たちはAIがより大きな役割を果たせるようにするための議論に熱心に取り組んでいます。