什么是碳捕捉
About Carbon Capture
碳捕捉是指通过一系列技术使大型工厂和发电厂等产生的二氧化碳不排放到大气中，从而不会促进全球变暖。通常碳捕捉的第一步是为工厂的烟囱等安装溶剂过滤器，该过滤器可在碳排放逸出之前将其捕获，然后将气体输送到可以安全使用或存储的地方。大部分二氧化碳将被注入地下，并被储存在对气候不会产生危害的地方。一些二氧化碳也可用来制造塑料，种植温室植物甚至生产碳酸饮料。
碳捕捉技术对于实现《巴黎协定》的目标至关重要。尽管碳捕捉技术的部署近年来已经加快，但距离大规模应用尤其达到对气候变化产生积极影响的规模还有很长的路要走。从工业气体中剥离二氧化碳的技术目前成本昂贵并且能耗极大，导致大部分碳捕捉设施无法有效实施，已经成为阻碍碳捕捉规模化应用的最大障碍。
传统碳捕捉和碳存储技术
Traditional Carbon Capture and Storage Technologies
当前大型碳捕捉设施几乎全部使用基于溶剂的捕捉方法，将含有二氧化碳的气体通过物理或化学手段剥离出二氧化碳，然后使用高温或减压方式获得纯净的二氧化碳气体，并对其进行进一步处理。尽管该方法可以高效率的捕获二氧化碳，但会消耗大量能源，尤其对化学吸附剂的使用，使得该捕获过程成本很高，从而降低了业界应用的积极性。
化学吸收溶剂
化学吸收溶剂是目前市面最成熟的捕捉二氧化碳的方法，目前大多数碳捕捉设施都依赖化学吸收剂。化学吸收剂的原理是基于二氧化碳与溶剂之间的反应，从而产生弱化学键。化学吸收溶剂通常比物理吸收溶剂对二氧化碳更具选择性，并且即使在较低的二氧化碳分压下也有效，能够实现二氧化碳的高效率吸收。
大多数化学吸收溶剂都是基于胺的。自上世界50年代以来，胺已用于工业气体的二氧化碳处理。伯烷醇胺（例如MEA和DGA）是用于碳捕捉的最广泛使用的溶剂，具有很高的化学反应活性和稳定性。缺点是在溶剂再生过程中会产生高能耗和高腐蚀性，使得该方式难以将捕捉的二氧化碳量提高到每日数千吨的水平。
物理吸收溶剂
物理吸收溶剂会选择性地捕获二氧化碳。与化学吸收溶剂相比，物理吸收溶剂的再生相对容易，不需要高温等高能耗手段。然而物理吸收溶剂的处理效率通常不如化学吸收溶剂，并且在较低的二氧化碳分压下效果不佳。
与化学吸收溶剂不同，物理吸收溶剂利用多种不同的化合物，并且每种溶剂都仅适用特定的场景。
膜技术
膜技术也是碳捕捉非常有前景的方向。由于膜技术不需使用化学药剂以及再生步骤，因此与使用溶剂或吸附剂的方法相比，膜可以大大降低CO2碳捕捉的部署和运营成本。由Membrane Technology and Research，Inc.与美国能源部合作开发的Polaris膜是全球首个专门为碳捕捉开发的商业膜。
然而膜技术同时也面临许多挑战，包括气体渗透率和选择性之间如何平衡，存在酸性气体时的稳定性等问题。同时，膜也容易结垢，会随着时间降低膜的吸附效果。膜技术必须在工艺设计和膜材料方面进行重大创新之后，才有可能大规模应用。
人工智能如何实现碳减排
How AI Achieves Carbon Reduction
人工智能的优势在于可以迅速从周围环境中采集大量数据，从中梳理出难以通过人工分析获得的隐含关联，并给出最优的碳排放决策。简单来说，人工智能可以在以下三个方面发挥作用。
监控碳排放
通过人工智能、物联网的应用自动跟踪、记录和溯源公司碳足迹以及相应的碳排放量。这些数据可以从公司价值链的各个环节（包括供应商，运输商，甚至产品生态的上下游）中收集数据，甚至可以通过人工智能算法模拟出无法采集的数据，然后通过人工智能分析出公司的碳排放水平。
预测碳排放
人工智能可以通过当前的碳排放数据预测未来公司的碳足迹和碳排放水平，并根据碳排放目标给出对比。帮助企业分析可以在哪些环节提高效率并降低碳排放。
减少碳排放
通过人工智能对价值链各个环节的详细分析，可以设置合理的碳排放目标和制定相应的策略。
人工智能对碳中和的重要性
The Importance of AI on Carbon Neutrality
随着全球气候变暖的威胁，以及我国全面实施碳达峰和碳中和目标，企业应对全球变暖威胁的压力越来越大。消费者，监管机构和投资者等将会越来越关注气候变化对于企业经营的影响。然而对企业的碳排放数据进行采集，以及基于该数据制定科学的减排措施的技术难度和成本，使得大部分企业都无法实施有效手段应对这一变化。
传统的碳捕捉和碳减排手段虽然有效，但面临成本过高的问题。在这种情况下，人工智能在这一领域的应用开始进入人们视野。AI可对公司的碳足迹进行快速分析并制定最优策略。目前全球温室气体排放总量约为530亿吨二氧化碳当量（CO2e）。如果要实现2016年《巴黎协定》的目标，我们必须在2030年之前将碳排放量减少50％。而人工智能可以至少减少5％到10％的二氧化碳排放量（相当于26亿吨至53亿吨二氧化碳当量）。由此可见人工智能在实现碳达峰和碳中和的目标中将起到非常积极和重要的作用。
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