• Teknologi digital dan AI dimasukkan ke dalam sistem CCS membuka peluang baru untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan pengelolaan karbon.
• AI dimanfaatkan untuk merancang model prediktif yang menganalisis data operasional serta kondisi lingkungan.
• Sensor dan teknologi IoT (Internet of Things) mampu mengawasi keadaan sistem secara langsung, sedangkan AI menganalisis data tersebut untuk memberikan saran tindakan yang diperlukan.

Dengan teknologi AI, CCS sekarang dapat mengoptimalkan berbagai prosesnya, mulai dari deteksi hingga pemantauan penyimpanan karbon dalam waktu nyata. Teknologi ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat sekaligus mengurangi kemungkinan risiko kebocoran karbon yang dapat berdampak negatif pada lingkungan. Dengan transformasi digital ini, CCS tidak hanya menjadi lebih efisien tetapi juga semakin berkelanjutan, dan ini mempercepat jalan menuju target dekarbonisasi global. Dalam upaya untuk menghadapi tantangan perubahan iklim dan memenuhi target pengurangan emisi karbon, teknologi penangkapan dan penyimpanan karbon atau Carbon Capture and Storage (CCS) menjadi salah satu solusi yang sangat diperhatikan. Namun, agar teknologi ini dapat diterapkan secara luas dan efektif, diperlukan inovasi berkelanjutan yang mampu mengoptimalkan proses serta menekan biaya.

ICCSC telah mengambil langkah penting dalam pengembangan berbagai inovasi baru yang bertujuan untuk meningkatkan efektivitas CCS di berbagai sektor industri. Dengan fokus pada peningkatan efisiensi penangkapan karbon, optimasi infrastruktur penyimpanan, hingga pemantauan real-time berbasis teknologi digital, inovasi-inovasi ini dirancang tidak hanya untuk menurunkan emisi, tetapi juga untuk menjadikan CCS sebagai solusi yang lebih ekonomis dan mudah diakses. Melalui inovasi ini, ICCSC berupaya membawa teknologi CCS lebih dekat ke dunia nyata sebagai langkah konkret dalam menghadapi perubahan iklim global. Peluang baru untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan keberlanjutan proses penangkapan dan penyimpanan karbon telah muncul sebagai hasil dari penggunaan teknologi digital dan kecerdasan buatan dalam CCS. Dalam teknologi penangkapan karbon, penggunaan AI dan big data mencakup beberapa aspek penting.

Baca Juga:

---

• Biomass Carbon Removal & Storage (BiCRS) for Remove Carbon Pollution
• How Mineralization Can Help Reducing Carbon Emission

---

Model Prediktif: ‘’Algoritma untuk Memprediksi Masa Depan dengan Data Historis’’

Model prediktif adalah algoritma yang dapat memprediksi hasil di masa depan dengan menggunakan data historis dan teknik statistik. Model CCS dapat digunakan untuk memprediksi efisiensi penangkapan karbon, jumlah energi yang diperlukan, atau kemungkinan CO2 keluar dari sistem penyimpanan.

1. Cara kerja Model Prediktif

• Mengumpulkan Data: Data operasional CCS dikumpulkan dari sensor, perangkat Internet of Things, dan sistem kontrol. Ini mencakup data tentang parameter fisik, lingkungan, dan sejarah emisi karbon. 
• Pra-pemrosesan Data: Pembersihan dan pemrosesan data dilakukan untuk menghilangkan anomali, mengisi nilai yang hilang, dan menstandarkan variabel untuk memastikan konsistensi.
• Pemilihan Fitur: Cari fitur penting yang mempengaruhi hasil yang diinginkan. Faktor-faktor seperti suhu, tekanan, konsentrasi CO2, dan kondisi lingkungan dapat termasuk dalam hal ini.
• Pengembangan Model: Model dibangun dengan data yang telah diproses dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti regresi linier, pohon keputusan, atau jaringan syaraf tiruan.
• Pelatihan dan Validasi: Model dilatih menggunakan beberapa data sejarah, dan kemudian diuji untuk memastikan keandalan dan akurasi dengan menggunakan data lain yang tidak digunakan dalam pelatihan.
• Prediksi: Setelah model terlatih dan divalidasi, dapat digunakan untuk memprediksi kinerja sistem CCS di masa depan dengan menggunakan data baru.

2. Manfaat Model Prediktif CCS

• Optimalisasi Proses: Memprediksi efisiensi penangkapan karbon dan kebutuhan energi memungkinkan operator untuk mengoptimalkan proses dan mengurangi biaya operasional.
• Deteksi Masalah Dini: Model prediktif dapat membantu mendeteksi masalah potensial, seperti kebocoran karbon dioksida, sebelum krisis terjadi, memungkinkan tindakan pencegahan.
• Pengambilan Keputusan Berbasis Data: Memberikan informasi berbasis data untuk membantu pengambilan keputusan teknis dan manajemen dalam mengelola proyek CCS.
• Perencanaan Jangka Panjang: Membantu dalam mengatur rencana untuk masa depan, seperti membangun infrastruktur penyimpanan dan memilih lokasi terbaik.

3. Contoh Aplikasi

• Prediksi Emisi: Membantu dalam perencanaan kapasitas penangkapan CO2 yang diperlukan dengan menggunakan model untuk memprediksi jumlah CO2 yang dapat ditangkap dari sumber emisi tertentu.
• Manajemen Energi: Mensimulasikan jumlah energi yang dibutuhkan oleh proses penangkapan karbon untuk memastikan penggunaan sumber energi yang efektif.
• Simulasi skenario: membantu dalam merencanakan skenario darurat dengan memprediksi dampak perubahan parameter operasional atau kondisi lingkungan pada kinerja CCS.

 4. Tantangan dalam Pengembangan Model Prediktif

• Kualitas Data: Data berkualitas tinggi diperlukan untuk model yang berhasil. Prediksi yang menyesatkan dapat dibuat dengan data yang tidak akurat atau tidak lengkap. 
• Kompleksitas Sistem: Banyak variabel yang berinteraksi dalam proses CCS dapat menyebabkan pemodelan menjadi rumit.
• Adaptasi Model: Untuk tetap relevan dan akurat dalam memprediksi hasil, model harus diperbarui secara berkala dengan data baru.

Baca Juga:

---

• China Plans to Cut Out Carbon Dioxide (CO2) on 2035
• Indonesian Carbon Capture & Sequestration Regulation Overview

---

Mengoptimalkan Penangkapan Karbon dengan Pemantauan Real-Time

Dalam konteks Penangkapan dan Penyimpanan Karbon (CCS), pemantauan real-time adalah suatu sistem yang memungkinkan pengumpulan, analisis, dan penyebaran data dari proses penangkapan dan penyimpanan karbon secara langsung. Teknologi ini sangat penting untuk keberhasilan, keamanan, dan efisiensi operasional proyek CCS.

1. Komponen Monitor Real-Time dan Sensor: Perangkat yang terpasang di berbagai titik dalam sistem CCS untuk mengukur tekanan, suhu, konsentrasi CO2, aliran gas, dan kelembapan. Sensor ini terus mengumpulkan data.

• Internet of Things (IoT): jaringan perangkat yang terhubung yang memungkinkan sensor mengirimkan data ke sistem pusat untuk dianalisis dan diproses. Internet of Things (IoT) memainkan peran penting dalam menghubungkan dan mengintegrasikan berbagai sistem.
• Platform Analitik adalah perangkat lunak yang menganalisis data yang dikumpulkan secara real-time untuk menunjukkan kinerja sistem dan menemukan anomali.
• Dashboard Interaktif: Memungkinkan operator memantau kinerja sistem dengan efisien melalui antarmuka pengguna yang menampilkan data dan analisis dalam format visual yang mudah dipahami.

2. Manfaat Pemantauan Real-Time CCS
Membantu Mengidentifikasi Masalah Segera: Pemantauan real-time memungkinkan deteksi cepat masalah seperti kebocoran karbon dioksida, gangguan operasional, atau penurunan efisiensi, sehingga tindakan dapat diambil segera.

• Pengoptimalan Proses: Data real-time tentang kondisi operasional terkini membantu mengoptimalkan proses penangkapan karbon, meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.

• Keamanan dan Kepatuhan: memastikan bahwa sistem memenuhi peraturan lingkungan yang berlaku dan beroperasi dalam batas-batas yang aman. Pelaporan dan audit yang diperlukan difasilitasi oleh pemantauan real-time.
• Pengambilan Keputusan: Memberikan informasi terkini kepada pengambil keputusan untuk membantu tindakan cepat dan strategi pengelolaan yang lebih baik.

3. Teknologi yang Digunakan dalam Pemantauan Real-Time

• Sensor Canggih: Sensor modern, termasuk yang berbasis optik dan elektro-kimia, dapat mengukur konsentrasi CO2 dan parameter lainnya dengan akurasi tinggi.

• Analitik Data: Analisis data dengan algoritma pembelajaran mesin dan membuat prediksi dan saran berdasarkan pola yang terdeteksi.

• Komunikasi Nirkabel: Teknologi komunikasi nirkabel seperti LoRaWAN atau 5G memungkinkan data dikirim dengan kecepatan tinggi dari sensor ke sistem pusat.

4. Contoh aplikasi pemantauan real-time CCS

• Pemantauan kebocoran karbon dioksida: Membantu dalam mengelola risiko, sistem pemantauan real-time dapat menemukan kebocoran karbon dioksida dari pipa atau sumur penyimpanan.
• Pengendalian Proses: Menjaga parameter operasional seperti aliran gas dan suhu di unit penangkap untuk mengoptimalkan proses dan menjaga efisiensi.
• Penyimpanan Geologi: Menjaga kondisi geologi di tempat penyimpanan untuk memastikan keamanan dan stabilitas penyimpanan karbon dalam jangka panjang.

Model prediktif memiliki potensi besar untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi sistem CCS. Model ini dapat memberikan informasi yang diperlukan untuk mengoptimalkan proses penangkapan dan penyimpanan dengan menggunakan data dan teknik analisis yang canggih. Untuk memastikan CCS berjalan dengan baik, pemantauan real-time pun dibutuhkan. Pemantauan real-time menggunakan teknologi sensor canggih, komunikasi nirkabel, dan analisis data dapat meningkatkan keberhasilan, efisiensi, dan keamanan proyek CCS.

#ZonaEBT #SebarTerbarukan #EBTHeroes

Editor: Savira Oktavia

Referensi:

[1] State of the Art: CCS Technologies 2024

[2] Artificial intelligence enabled carbon capture

[3] A systematic review of machine learning approaches in carbon capture applications

[4] Mahasiswa UGM Buat Alat Penangkap Karbon Real Time