باستخدام تقنية نانو الفقاعات.. خفض استهلاك الكهرباء في محطات معالجة المياه بنسبة 50%
ووفقاً لوكالة أنباء آنا، في ضوء التحديات المتزايدة التي تواجهها البلاد في إمدادات الكهرباء، وزيادة استهلاك المنازل، والضغط على شبكة التوزيع، وانقطاع التيار الكهربائي خلال المواسم الحارة، يُمكن للتقنيات المحلية مثل نانو الفقاعات والذكاء الاصطناعي أن تُوفر حلولًا فعّالة وعملية للتغلب على هذه الأزمة.
في غضون ذلك، وجدت تقنية نانو الفقاعات مكانة خاصة؛ فهي تُقدّم حلًا جديدًا يُقلّل استهلاك الطاقة ويزيد بشكل كبير من كفاءة التنقية.
تقنية نانو الفقاعات، التي طُوّرت عالميًا منذ أقل من 10 سنوات، تمّ توطينها في إيران من قِبل خبراء محليين، وتُستخدم في مختلف قطاعات صناعة المياه والصرف الصحي في البلاد.
من خلال إنتاج فقاعات فائقة الدقة على مقياس النانو، تُحسّن هذه التقنية عملية معالجة المياه ومياه الصرف الصحي، وتُقلل استهلاك الكهرباء بنسبة تصل إلى 50%. ومن أهم فوائدها: تقليل استهلاك الطاقة، واستهلاك المياه، واستخدام المواد الكيميائية، وزيادة الكفاءة.
ووفقًا لمدير برنامج تطوير تقنية الفقاعات النانوية في المقر الرئيسي لتطوير تقنية النانو، تُطبّق هذه التقنية حاليًا في محطات معالجة المياه الحضرية والصناعية، وحتى محطات معالجة مياه الشرب، وتلعب دورًا هامًا في كفاءة الطاقة في قطاع المياه في البلاد.
وقد لاقى هذا الإنجاز المهم ترحيبًا من الجهات التنفيذية والصناعات الكبرى، وسُجّلت أمثلة ناجحة لتطبيقها في مدن مختلفة.
لكن الفقاعات النانوية ليست التقنية المحلية الوحيدة التي تُسهم في استدامة الطاقة. فالتكنولوجيا النووية، بقدرتها على إنتاج كهرباء مستدامة وخالية من التلوث، قادرة أيضًا على توفير جزء كبير من أحمال الشبكة.
وتُعتبر محطات الطاقة النووية، التي لا ينبعث منها ثاني أكسيد الكربون، والتي تعمل على مدار الساعة، خيارًا استراتيجيًا لتوليد الكهرباء على نطاق وطني.
بالإضافة إلى ذلك، ساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في دعم قطاع الكهرباء. نجحت شركة إيرانية قائمة على المعرفة في تطوير نظام يوفر نمط استهلاك مثاليًا من خلال مراقبة استهلاك المنازل بذكاء، مما يُمكّن المشتركين من إدارة استهلاكهم.
صُمم هذا المنتج خصيصًا لتقليل الحمل على الشبكة خلال ساعات الذروة، ويُساعد في تقليل حالات الانقطاع.
بالإضافة إلى ذلك، يُمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتعطل محطات الطاقة ومنعه. يُتيح تحليل البيانات في الوقت الفعلي ومراقبة أداء المعدات باستخدام خوارزميات متقدمة الكشف عن العلامات المبكرة للأعطال، ويتيح إمكانية تحديد توقيت دقيق للإصلاحات؛ وهو حل يُمكن أن يُقلل بشكل كبير من حالات الانقطاع المفاجئ للتيار الكهربائي.
