Модель оптимизации загрязнения воздуха, описанная в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, обеспечивает новый подход к снижению воздействия озона и мелких твердых частиц на здоровье. Помогая минимизировать как воздействие на здоровье, так и затраты, гибридная модель может стать новым инструментом для коммунальных компаний, стремящихся соответствовать стандартам качества воздуха, дополняя традиционные капиталоемкие меры контроля выбросов.
В тестовом примере, основанном на данных по штату Джорджия за выбранные месяцы с 2004 по 2011 год, новая модель предполагает, что воздействие на здоровье могло быть уменьшено на 176 миллионов долларов при увеличении затрат на производство на 84 миллиона долларов — чистая экономия примерно 92 доллара. миллионов расходов на здравоохранение. Для энергосистем в других местах затраты и экономия будут зависеть от типов используемого топлива, расположения генерирующих мощностей и степени гибкости, доступной в региональных энергосистемах.
В ходе испытаний оценивались выбросы сульфатов в Джорджии до установки установок десульфуризации дымовых газов, которые с тех пор снизили выбросы этого загрязняющего вещества на целых 97 процентов. Сульфаты являются основным источником мелких твердых частиц.
«Мы рассмотрели, какой способ эксплуатации этих электростанций был бы наименее дорогостоящим, если принять во внимание как затраты на производство электроэнергии, так и затраты на здоровье», — сказала Валери Томас, один из старших авторов статьи и профессор Школы промышленности. и системной инженерии и школы государственной политики Технологического института Джорджии. «Конечно, вы по-прежнему будете эксплуатировать заводы, которые выбрасывают загрязнители, но вы сократите операции на тех, которые оказывают наибольшее воздействие, и увеличите использование объектов, которые оказывают меньшее воздействие или находятся в других областях."
Новый подход зависит от использования прогнозов качества воздуха в сокращенной форме. Комплексные модели качества воздуха обычно занимают несколько дней компьютерного времени для расчета концентраций загрязнения для одного сценария выбросов, но новый формат использует только "чувствительность", полученную из полной модели, для точного прогнозирования менее чем за секунду.
Эта возможность позволяет коммунальным компаниям впервые протестировать множество возможных сценариев для оценки того, как качество воздуха изменится при различных комбинациях работы электростанции.
Например, когда ветровые условия переносят выбросы от одного генерирующего объекта к крупному населенному пункту, эта установка может быть снижена, а мощность от объекта, влияющего на меньшее количество людей, используется вместо него.
«Впервые мы интегрировали возможность быстрого прогнозирования качества воздуха в модель работы энергосистемы», — сказал Атанасиос Ненес, профессор Школы наук о Земле и атмосфере и Школы химической и биомолекулярной инженерии Технологического института Джорджии. "Теперь мы можем запускать тысячи сценариев очень быстро, поскольку ветер и другие условия меняются ежечасно, чтобы найти наиболее экономичный способ производства электроэнергии, который минимизирует воздействие загрязнения на население."
Исследователи-экологи из Технологического института Джорджии разрабатывали и уточняли модели качества воздуха на протяжении десятилетий, и теперь они используют модели, чтобы помочь регулирующим органам предсказать, когда качество воздуха может достичь опасного уровня. В то же время другие исследователи Технологического института Джорджии изучали оптимизацию выработки электроэнергии для производства электроэнергии с наименьшими затратами.
«Объединение этих технологий дало нам возможности, которых у нас никогда не было», — сказал Армистед Рассел, профессор Школы гражданского и экологического строительства Технологического института Джорджии. "Всегда идут на компромиссы, но сейчас эти решения нужно принимать без необходимых знаний."
В Грузии электростанции используют различные виды топлива, в том числе ядерное, уголь, природный газ и биомассу. По словам Томаса, генерирующие объекты различаются по размеру и имеют разные возможности включения и выключения по временным шкалам в соответствии с изменениями погоды.
«Мы привыкли моделировать аспекты того, как эти растения работают вместе, чтобы удовлетворить потребности, которые меняются в разные дни недели и в разное время года», — пояснила она. «Ни одну из станций нельзя включать или выключать, как лампочку, но коммунальные предприятия могут регулировать количество вырабатываемой энергии в большую и меньшую сторону."
Некоторые генерирующие объекты стоят дороже в эксплуатации, и когда они используются для замены энергии, вырабатываемой менее дорогими объектами, это увеличивает общую стоимость. Однако модель показывает, что эти более высокие затраты на производство могут быть более чем компенсированы сокращением затрат на здоровье человека.
«На самом деле все дело в« умном поколении », — сказал Ненес. "Если есть способ соответствовать стандартам, контролируя, кто что и в какое время выбрасывает, это может изменить объем инвестиций, которые вам нужно будет вложить в новое оборудование для контроля выбросов.
Каждый час мы сможем определить, что наиболее целесообразно с точки зрения затрат на производство электроэнергии и ее последствий."
В то время как гибридная модель оптимизации загрязнения воздуха отслеживает многие формы загрязняющих веществ, те, которые регулируются U.S.
Агентство по охране окружающей среды — мелкие частицы и озон. Мелкодисперсные частицы могут повлиять на здоровье сердечно-сосудистой системы и органов дыхания, а озон в высоких концентрациях может вызвать приступы астмы у восприимчивых людей.
На электростанции в настоящее время приходится около трети загрязнения, но в качестве следующего шага исследователи надеются включить в свою модель выбросы от мобильных источников, таких как автомобили.
Исследователи также оценивают использование своей модели в таких странах, как Китай и Индия, которые больше опасаются загрязнения окружающей среды.