Un equipo de científicos del Laboratorio Nacional de Los Álamos, EE.UU., están desarrollando potentes modelos de aprendizaje automático, una aplicación de la inteligencia artificial, para simular las operaciones de almacenamiento subterráneo de hidrógeno en distintos escenarios de gas de amortiguación.
«Uno de los métodos más prácticos para almacenar hidrógeno son los acuíferos salinos profundos o los yacimientos de hidrocarburos agotados», explicó Mohamed Mehana, científico principal del equipo.
«Pero para ello, primero tenemos que inyectar gases de amortiguación en el yacimiento, lo que desplaza los fluidos existentes y proporciona la presión de apoyo para la recuperación del hidrógeno», afirmó el investigador.
Los científicos han estudiado los efectos de los gases de amortiguación, que suelen ser metano, dióxido de carbono o nitrógeno, en estos sistemas subterráneos de almacenamiento de hidrógeno, pero nunca se había entendido del todo cómo afectarían los gases de colchón al rendimiento de las operaciones de almacenamiento subterráneo de hidrógeno.
En un reciente artículo, publicado en el International Journal of Hydrogen Energy, el equipo de Los Álamos ha investigado con éxito escenarios completos de gas de amortiguación, proporcionando información clave sobre los efectos de varios gases colchón en el rendimiento del almacenamiento subterráneo de hidrógeno.
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Más detalles
El equipo de Los Álamos utilizó un modelo de aprendizaje automático de red neuronal profunda, que analizó combinaciones de parámetros geológicos y operativos para imitar la variabilidad de los escenarios del mundo real. En el documento, el equipo destaca las principales conclusiones, entre las que se incluyen las siguientes:
- La promesa técnica del almacenamiento subterráneo de hidrógeno en rocas porosas debido a la mejora del rendimiento del almacenamiento a lo largo de los ciclos;
- Las ventajas e inconvenientes del almacenamiento subterráneo en acuíferos salinos y yacimientos de hidrocarburos agotados;
- El impacto de varios escenarios de gas colchón sobre la recuperabilidad del hidrógeno, su pureza, el riesgo de producción de agua y la inyectividad en pozos de rocas porosas.
Los científicos de Los Álamos han investigado el comportamiento del flujo y el transporte del hidrógeno en el subsuelo, lo que contribuye a arrojar luz sobre los efectos del gas colchón en el rendimiento del almacenamiento subterráneo de hidrógeno.
Otra vertiente de esta investigación, en curso, ha explorado posibles ubicaciones de almacenamiento de hidrógeno en la región de Intermountain West, un esfuerzo que combina la física de las formaciones geológicas del subsuelo con simulaciones basadas en el aprendizaje automático.
Y otra rama de investigación ha trabajado en el desarrollo de herramientas capaces de evaluar la fiabilidad, el riesgo y el rendimiento del almacenamiento de hidrógeno en una amplia gama de condiciones.
Este último trabajo dio lugar a OPERATE-H2, el primer software disponible en la industria que integra aprendizaje automático avanzado para optimizar el almacenamiento de hidrógeno.
«Tenemos que maximizar la recuperabilidad y pureza del hidrógeno durante las etapas de extracción y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos de la producción de agua. Comprender estos y otros factores es esencial para que el almacenamiento subterráneo de hidrógeno sea económicamente viable»
Shaowen Mao, investigador postdoctoral asociado del equipo de Los Álamos
