Dynamiczna kontrola ciśnienia w modelowaniu pracy sieci gazowych z wykorzystaniem modeli sieci neuronowych w celu optymalizacji działań inwestycyjnych wspierających redukcję smogu i niskiej emisji - Narloch, Piotr (My University, 2025)
Praca pokazuje potencjalne wykorzystanie gazu ziemnego, jako paliwa przejściowego w drodze do neutralności klimatycznej. Gaz ziemny, w porównaniu do węgla, emituje o połowę mniej dwutlenku węgla. W przyszłości, paliwa gazowe będą przesyłane i dystrybuowane, jako roztwór gazu ziemnego i gazów odnawialnych, takich jak biometan i wodór. Zwiększanie udziału odnawialnych źródeł energii (OZE) jest kluczowe dla zrównoważonego rozwoju, bezpieczeństwa energetycznego państwa i ochrony środowiska. Praca omawia różne aspekty włączenia „nowych dekarbonizowanych gazów” do sieci i dekarbonizacji takiej „niskoemisyjnej” sieci gazowych. Rozprawa koncentruje się na badaniach związanych z dynamiczną kontrolą ciśnienia w sieciach gazowych. Celem rozprawy jest także optymalizacja działań inwestycyjnych, mających na celu redukcję niskiej emisji, ze szczególnym uwzględnieniem emisji dwutlenku węgla. W rozprawie zaproponowano metodykę obliczeniową wykorzystującą techniki sztucznej inteligencji (Al) oparte na SSN (sztuczne sieci neuronowe) i oprogramowaniu symulacji sieci gazowych wykorzystujące dane telemetryczne, infrastrukturę sieciową w celu podejmowania optymalnych decyzji w zakresie bezpieczeństwa transportu gazu, gazyfikacji i rozwoju sieci gazowych. Jednym z głównych wniosków pracy jest ocena potencjalnego wykorzystania wodoru jako dodatku do gazu ziemnego w sieciach średnioprężnych. Praca analizuje różne scenariusze mieszania wodoru z gazem ziemnym oraz ich wpływ na parametry techniczne sieci gazowych. Badania wskazują na możliwość znaczącej redukcji emisji dwutlenku węgla tj. ograniczeniu emisji dwutlenku węgla powstałego w procesie spalania gazu, poprzez zatłaczanie wodoru do sieci gazowej.

The dissertation shows the potential use of natural gas as a transition fuel on the way to climate neutrality. Natural gas, compared to coal, emits half as much carbon dioxide. In the future, gaseous fuels will be transmitted and distributed as a solution of natural gas and renewable gases, such as biomethane and hydrogen. Increasing the share of renewable energy sources (RES) is crucial for sustainable development, national energy security and environmental protection. The doctoral dissertation discusses various aspects of integrating ‘new decarbonised gases’ into the network and decarbonising such low emission gas networks. The dissertation focuses on research related to dynamic pressure control in gas networks. The aim of dissertation is also optimize investment measures to reduce low emissions, with a particular focus on carbon dioxide emissions. The dissertation proposes a computational methodology using artificial intelligence (AI) techniques based on ANN and gas network simulation software using telemetry data, network infrastructure to make optimal decisions in field of gas transport security, gasification and gas network development. One of the main conclusions is the assessment the potential use of hydrogen as an additive to natural gas in medium-pressure networks. The work analyses different scenarios of mixing hydrogen with natural gas and their impact on the technical parameters of gas networks. The research indicates that possibility of a significant reduction in carbon dioxide emissions, i.e. limiting carbon dioxide emissions generated in the gas combustion process, by injecting hydrogen into the gas network.
Dynamic pressure control in modeling the operation of gas networks using neural network models to optimize investment measures supporting smog and low emission reduction
Zawiera bibliogr.
Keywords: odnawialne źródła energii; paliwa gazowe; gazownictwo; transformacja energetyczna; sztuczna sieć neuronowa