論文の概要: Enabling Clean Energy Resilience with Machine Learning-Empowered Underground Hydrogen Storage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03222v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 06:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 15:43:35.610035
• Title: Enabling Clean Energy Resilience with Machine Learning-Empowered Underground Hydrogen Storage
• Title（参考訳）: 機械学習を利用した地下水素貯蔵によるクリーンエネルギーレジリエンスの実現
• Authors: Alvaro Carbonero, Shaowen Mao, Mohamed Mehana,
• Abstract要約: 地下水素貯蔵(UHS)は有望な長期保存ソリューションとして出現する。 本稿では、データ駆動の観点から、その広範な実装を紹介する。 機械学習をシミュレーションに統合するロードマップを概説し、シミュレーションの大規模展開を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the urgent challenge of climate change, there is a critical need to transition away from fossil fuels towards sustainable energy systems, with renewable energy sources playing a pivotal role. However, the inherent variability of renewable energy, without effective storage solutions, often leads to imbalances between energy supply and demand. Underground Hydrogen Storage (UHS) emerges as a promising long-term storage solution to bridge this gap, yet its widespread implementation is impeded by the high computational costs associated with high fidelity UHS simulations. This paper introduces UHS from a data-driven perspective and outlines a roadmap for integrating machine learning into UHS, thereby facilitating the large-scale deployment of UHS.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の急激な課題に対処するためには、化石燃料から持続可能なエネルギーシステムへの移行が不可欠であり、再生可能エネルギー源が重要な役割を担っている。 しかし、効率的な貯蔵ソリューションがなければ、再生可能エネルギーの本質的な変動は、エネルギー供給と需要のバランスを損なうことがしばしばある。 地下水素貯蔵(UHS)はこのギャップを埋めるために有望な長期保存ソリューションとして出現するが、その広範な実装は高忠実度UHSシミュレーションに伴う高い計算コストによって妨げられる。 本稿では、データ駆動の観点からUHSを紹介し、機械学習をUHSに統合するロードマップを概説し、UHSの大規模展開を容易にする。

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