تحولی در خودروهای سبز؛ ترکیب هوش مصنوعی و مبدلهای کاتالیستی
به گزارش اخبار پیمانکار به نقل از خبرگزاری مهر، یک گزارش جدید از آزمایشگاه شیمی و کاتالیست شرکت بازرسی کیفیت و استاندارد ایران، به بررسی تاثیرات قابل توجه ترکیب هوش مصنوعی (AI) و مبدلهای کاتالیستی بر صنعت خودروهای سبز پرداخته است. در شرایطی که جهان با بحران فزاینده تغییرات اقلیمی و آلودگی هوا دست و پنجه نرم میکند، این فناوریهای نوآورانه به عنوان عوامل کلیدی در کاهش انتشار آلایندهها و بهبود عملکرد خودروها مطرح شدهاند.
مبدلهای کاتالیستی، که به طور سنتی برای کاهش آلایندههای خروجی از اگزوز خودروها طراحی شدهاند، با ورود هوش مصنوعی به این عرصه، شاهد تحولی بنیادین بودهاند. هوش مصنوعی با ارائه مدلهای پیشبینیکننده، امکان بهینهسازی عملکرد این مبدلها را فراهم آورده است. محققان با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) و روششناسی سطح پاسخ (RSM)، قادر به پیشبینی و بهینهسازی انتشار گازهای آلایندهای نظیر مونوکسید کربن (CO)، هیدروکربنها (HC) و اکسیدهای نیتروژن (NOx) هستند. این مدلها با تنظیم دقیق پارامترهای موتور، از جمله توان ترمزی و نسبت تراکم، به طور قابل توجهی کارایی مبدلهای کاتالیستی را افزایش میدهند. این امر نه تنها منجر به کاهش آلایندگی میشود، بلکه به بهبود عملکرد کلی موتور و کاهش مصرف سوخت نیز کمک میکند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی نقش بسزایی در طراحی و کشف مواد جدید برای مبدلهای کاتالیستی ایفا میکند. الگوریتمهای یادگیری ماشین به شناسایی ترکیبات کارآمدتر و مقرون به صرفهتر کمک کردهاند. به عنوان مثال، پژوهشگران با استفاده از این الگوریتمها، موفق به شناسایی ترکیبات بهینه اکسید فلزی شدهاند که تا ۲۰ برابر پایدارتر و کارآمدتر از نمونههای قبلی عمل میکنند. این پیشرفتها شامل بهینهسازی نحوه استفاده از نانوذرات فلزات گرانبها مانند پلاتین، پالادیم و رودیم نیز میشود، که میتواند به کاهش هزینهها و افزایش دسترسی به این فناوریها منجر شود. این امر از اهمیت ویژهای برخوردار است، زیرا فلزات گرانبها نقش حیاتی در عملکرد مبدلهای کاتالیستی ایفا میکنند و یافتن راههایی برای استفاده بهینه از آنها میتواند تاثیر قابل توجهی بر قیمت و عملکرد خودروهای سبز داشته باشد.
یکی از چالشهای مهم در زمینه مبدلهای کاتالیستی، عدم کارایی آنها در شرایط استارت سرد است. در این شرایط، مبدلها به دلیل دمای پایین، قادر به انجام واکنشهای شیمیایی لازم برای کاهش آلایندهها نیستند. پژوهشگران با بهرهگیری از شبیهسازیهای ریاضی و هوش مصنوعی، در حال توسعه راهکارهایی برای حل این مشکل هستند. این راهکارها شامل استفاده از پیشگرمایش الکترونیکی یا تشعشع مایکروویو برای گرم کردن سریعتر مبدلها است. این نوآوریها باعث میشود که مبدلها در زمان کوتاهتری به دمای عملیاتی برسند و از انتشار آلایندهها در دقایق اولیه پس از استارت موتور جلوگیری شود.
این رویکرد نوین، میتواند به طور چشمگیری میزان آلایندگی خودروها در شرایط رانندگی شهری را کاهش دهد، زیرا استارتهای سرد به طور مکرر در این نوع رانندگی رخ میدهند. اهمیت این موضوع زمانی بیشتر درک میشود که بدانیم بخش قابل توجهی از آلایندگی خودروها در دقایق اولیه پس از روشن شدن موتور تولید میشود.
هوش مصنوعی نه تنها به بهینهسازی عملکرد مبدلهای کاتالیستی کمک میکند، بلکه در کاهش مصرف انرژی و انتشار آلایندهها در کل خودروها نیز تأثیر دارد. به عنوان مثال، استفاده از طراحیهای هوشمند و مواد سبکتر مانند آلومینیوم بازیافتی قادر به کاهش ۹۵ درصدی انتشار کربن است. همچنین، سیستمهای پیشبینیکننده هوش مصنوعی، با بهینهسازی مسیرها و کاهش مصرف سوخت، به کاهش آلایندگی خودروها کمک میکنند.
به گفته خبرگزاری مهر، در پایان، ترکیب هوش مصنوعی و مبدلهای کاتالیستی به عنوان یک پیشرانه اساسی در صنعت خودروهای سبز شناخته میشود. این تکنولوژیها از بهینهسازی عملکرد مبدلها تا کشف مواد جدید و حل مشکلات پیچیده، به طور مؤثر در جهت دستیابی به خودروهای با آلایندگی صفر گام برمیدارند. ادامه این تحقیقات یقیناً به کاهش آلودگی هوا و ارتقای پایداری محیط زیست در آینده کمک خواهد کرد. به گفته اخبار جهان، این تحولات نه تنها در صنعت خودروسازی، بلکه در سایر صنایع مرتبط با محیط زیست و انرژی نیز تاثیرات قابل توجهی خواهد داشت و میتواند به ایجاد یک آینده پایدارتر کمک کند.
منبع: خبرگزاری مهر
نوشته های مشابه
