来源：环球零碳
来源：Rafael Classen from Pexels绿氢是利用可再生电力将水分解成氢气和氧气而产生的，这一过程被称为电解。绿氢被认为是重工业、长途运输以及化石燃料等具有挑战性行业脱碳的最具潜力的绿色能源之一。
当前绿氢的生产方式需要大量电力，并需要昂贵的稀有金属做催化剂。为了提升生产效率并降低成本，业界莫不积极寻找最佳合金以作为有效的催化剂。传统上，必须通过劳力密集型试错法才有可能找到合适的催化剂，但面对数亿种潜在的合金组合时，传统方式一直存在既耗时又低效的问题。
多伦多大学研究团队在《美国化学学会期刊》（ Journal of the American Chemical Society）上刊登他们成功通过人工智能（AI）优化催化剂的开发，以提高绿氢生产效率的研究成果。
当前绿氢的生产成本依旧太高，人们希望寻找更高效的催化剂来提升经济效益，但在数亿合金组合中寻找合适催化剂，传统人力密集型试错法太过费时、费工。随着 AI 技术的大行其道，这种吃力不讨好的工作正是 AI 技术派上用场的地方。
多伦多大学研究团队开发了一种 AI 程序，该程序透过虚拟仿真分析了超过 36,000 种金属氧化物组合，识别出有潜力进行进一步测试的候选催化剂。与传统方法相比，这种方法显著加快了搜寻速度。
研究人员使用萨克其万大学（University of Saskatchewan ）的加拿大同步加速器光源设施（Canadian Light Source，CLS）和阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）的美国大型同步加速器先进光子源（Advanced Photon Source），对AI推荐的合金进行了性能评估。结果显示，一种由钌、铬和钛组成的特定合金在稳定性和效率方面表现出比基准金属高 20 倍的优势。
尽管如此，该程序仍需要进一步测试，来确保该合金在现实环境中的效果。不论如何，AI 程序的成功标志着催化剂开发的重要里程碑，不仅如此，AI 预计将在电解槽优化、可行性研究、可再生电力生成、预测性维护及供应链管理等各个面发挥日益重要作用，很多地方都突显出 AI 在革新永续能源解决方案中的潜力。
人工智能在绿氢制取的作用主要包括几方面：
电解槽优化：人工智能提高了电解槽制造的效率、质量和安全性，这对氢气生产至关重要。
可行性研究：人工智能模拟可深入了解绿色制氢项目的运营要求和碳足迹，有助于优化设计和实施。
可再生能源发电：人工智能改进了可再生能源系统的设计和运行，确保氢气生产的稳定供应。
预测性维护：人工智能可预测设备故障并优化维护计划，从而降低运营成本并缩短停机时间。
供应链管理：人工智能简化了绿色氢气的供应链，提高了效率，减少了浪费。
通过利用人工智能，绿色制氢行业可以解决生产成本高、可扩展性以及与现有能源系统集成等重大挑战。
（来源：科技新报）
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