SolarMiner mapeia áreas de mineração abandonadas e revela seu enorme potencial para energia photo voltaic de baixo custo
As áreas de mineração abandonadas são difíceis de cultivar, muitas vezes inseguras para construir e caras para restaurar. Também representam riscos ambientais a longo prazo devido à degradação dos solos, contaminação da água e solos instáveis. No entanto, estas paisagens difíceis de utilizar são muitas vezes grandes, abertas e expostas à luz photo voltaic, o que as torna locais promissores para a geração de energia photo voltaic.
Neste trabalho, os pesquisadores desenvolveram uma nova ferramenta chamada SolarMiner para localizar áreas de mineração abandonadas e calcular quanta energia photo voltaic poderiam produzir. A ferramenta combina imagens de satélite com um modelo de visão computacional, uma forma de inteligência synthetic, para identificar e classificar diferentes tipos de locais de mineração. O SolarMiner pode detectar áreas de mineração, determinar seu tipo (por exemplo, mina a céu aberto, zonas de subsidência, fossas cheias de água), medir sua área superficial e estimar quanta capacidade photo voltaic poderia ser instalada, juntamente com a produção e o custo da eletricidade.
Eles testaram o SolarMiner em uma importante região de mineração de carvão na China, na província de Shanxi. Centrando-se apenas nas áreas mineiras abandonadas, o modelo estimou que os painéis solares terrestres, por si só, poderiam gerar mais de cinco vezes o consumo de electricidade da província em 2023. Painéis solares flutuantes em minas cheias de água poderiam gerar ainda mais, mais de seis vezes o uso de Shanxi no mesmo ano.
Esta investigação destaca o enorme potencial dos locais de mineração abandonados para a geração de energia limpa. O uso do SolarMiner ajudará a direcionar os governos para um planejamento mais inteligente de parques solares e redes de transmissão, identificando exatamente quais áreas de mineração podem ser transformadas em ativos de energia renovável de baixo custo e alto impacto.
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Uma revisão sobre métodos de modelagem, ferramentas e serviços de sistemas integrados de energia na China Nianyuan Wu et al. (2023)