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正确的化学

大数据、人工智能和化学足迹能帮助可再生能源行业避免有毒废物遗留吗?

太阳能电池板制造厂
Sondem.

数字经济的推出已经推出,它扩大了颠覆性技术,如预测分析,人工智能(AI)和机器人,即容易被用于改变市场。但我们还可以使用这些突破性技术来加速更安全,更可持续的材料的发展,可再生能源部门吗?

从一个增长最快的清洁能源领域之一开始,这是一个独特的协作正在问自己的根本问题。

三年前,布法罗大学材料设计与创新部,清洁生产行动(CPA)和尼亚加拉股创造了再生经济(核心)的协作。核心认识到缩放清洁能源技术的关键社会重要性,如太阳能解决气候危机。但要持续做到这一点,我们需要集体规模的解决方案来减少妨碍循环经济的有毒化学品和稀缺,不可折扣的材料。

毒性和环境影响的问题往往是在设计阶段的事后,这主要集中在提高材料的技术功能和效率。与2050年的太阳能电池板有超过7800万吨污染的废物,预计将在2050年达到垃圾填埋场,这种趋势需要逆转。

为了改善太阳能电池板的生命周期足迹,大数据工具可以帮助制造商将人类健康和环境标准嵌入材料和产品设计阶段的前端。

我们需要共同扩大解决方案的规模,以减少有毒化学品和稀有、不可回收材料的使用,这些材料阻碍了循环经济。

在最近发布的一份报告《变革的要素:共同迈向更清洁、更安全的未来》中,CoRE概述了可再生能源公司的战略:

  • 减少产品的化学脚印,供应链和制造;
  • 涂上机器学习以设计无铅面板的设计技术;和
  • 利用大数据工具快速表征化学品,识别更安全的溶剂。

安全满足可再生能源技术的需求

太阳能以及其他清洁能源技术,取决于危险化学品和新材料,以降低成本和优化效率。这些化学物质中的一些是不安全的环境和人类健康。

例如,太阳能技术依赖于在太阳能电池和制造方法中使用的氢氟酸中的含有铅的有毒材料。这对于在整个生产到生产中的可再生能源技术的危险化学品暴露于危险化学品的工人特别有害。

太阳能行业并非唯一面临这一重大挑战的行业。根据国际劳工组织(International Labor Organization)的数据,全球每年有超过278万名工人死于不安全和不健康的工作条件。联合国人权委员会(United Nations Human Rights Commission)估计,每30秒至少有一名工人因接触有毒工业化学品、杀虫剂、灰尘、辐射和其他有害物质而死亡。

CPA与电子部门为驾驶员的工作更安全化学品适用于太阳能部门和所有清洁能源技术。例如,HP,Inc是其工作的领导者,以减少其化学足迹,以其参与年度化学足迹调查记录。该调查衡量了公司的化学足迹,防止了最佳实践。它在碳披露项目上进行了建模,开放和透明,提供具有更安全化学用途的太阳能公司。

苹果公司使用CPA的GreenScreen为其供应商提供指导,以更安全地替代供应链中用作清洁剂和脱脂剂的危险化学品。GreenScreen是一个领先的危险评估工具,根据18个人类健康和环境终点的表现为化学品的基准。太阳能公司可以利用这一工具找到更安全的解决方案,以解决氢氟酸等有问题的材料。

这些领先的电子公司甚至与CPA和学者等非营利组织合作,形成了清洁的电子生产网络(CEPN),旨在消除工作场所中有毒物质。

这是与计算机,电子产品和其他信息技术的制造有关的大规模承诺。太阳能制造商拆除了类似的制造平台,这些平台可以从CEPN创造的工具和资源中受益,以便使用供应商进行全面化学库存和更安全的替代。

如今,太阳能公司可以采用被电子公司证明有效的CEPN工具和策略,并在更安全的化学品使用方面取得有意义的进展。但对所有这些公司,尤其是太阳能公司来说,仍然存在一个重大挑战——与增长预期相关的新材料的发现时间。CoRE相信,这就是人工智能、机器学习和预测分析可以在加速材料发现过程中发挥作用的地方,从而造福人类健康和环境,并优化技术性能。

利用大数据和人工智能加速材料发现

高性能材料的开发通常需要几十年,有时甚至30年才能将一种新材料商业化。大数据工具可以组织公司需要的大量分散的信息,以提高材料的技术、环境和社会性能。太阳能公司每年都会参与CPA化学足迹调查,以衡量其化学足迹,并根据最佳实践跟踪其绩效,可以利用这些工具来绘制决策和优先级所需的模式和影响。

例如,在太阳能电池板中使用铅在这些产品的生产和处理中是有问题的。电子公司已经证明设计无铅电子产品是可能的,但太阳能公司仍然非常依赖基于铅的技术。即使是下一代太阳能电池板也是如此——例如,基于钙钛矿的太阳能电池板显示出了提高太阳能电池板效率的潜力,但它们的化学成分依赖于铅。

理性设计是一个过程,它绕过了反复试验的方法,并基于对控制材料性能的基础科学的预测性理解来创建新材料。

CoRE已经证明,“数据指纹”可以提供钙钛矿晶体化学特征的强大表征。这是克服障碍以更安全的方式替代铅等有毒元素的关键。

数据驱动的筛选工具和机器学习方法可以帮助导航与太阳能设备制造中使用的新和新兴化学物质相关的信息的复杂性。这包括利用先进的材料建模和信息学技术来识别用于可再生技术(太阳能)的新材料化学的合理设计的途径,这使得最大限度地减少不良环境和人类健康影响而不会影响功能。

理性设计是一个过程,它绕过了反复试验的方法,并基于对控制材料性能的基础科学的预测性理解来创建新材料。寻找合适的化学材料,以满足多种功能指标的最小危害和提高工程性能,要求我们探索化学搜索空间,这是禁止探索太大,并在合理的时间框架内,利用传统方法进行关键发现。

CoRE试图通过应用材料信息学和基于物理的建模来解决这一挑战,以填补科学知识的空白,然后指导加速太阳能技术的材料发现和设计。在CoRE,我们的目标是更好地了解原子尺度的化学变化如何对太阳能电池的材料制造、性能和可持续性产生多尺度的影响。竞彩足球app怎么下载

欧盟委员会最近宣布了绿色新政的一项新的化学战略,承诺为其公民提供一个无毒的未来和零污染的计划。该计划包括对绿色和更安全的材料创新的新投资。这项政策将刺激对更环保、更安全产品的需求;给可再生能源公司施加压力,让它们更全面地考虑其生命周期的影响。

通过在电子部门广泛建立的最佳实践并利用AI和大数据的未开发益处,太阳能公司可以为可再生能源部门带来改变化学脚印并加速更安全材料的可再生能源领域。

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