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等级 B2 – 中高级CEFR B2
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274 字
一项发表于 Energy & Fuels 的研究由莱斯大学兼职教授劳汉中和能源顾问 Steve C. Tsai 等人完成,分析了公开宣布的数据中心项目、预计用电容量、能源来源与地点,并基于各州电力结构估算排放量。
研究预测美国数据中心发电容量将从2025年的40吉瓦增至2030年的169吉瓦,相应的二氧化碳排放可能从2025年约9000万吨上升到2030年超过4.04亿吨。作者估算,仅德州到2030年就需新增约25吉瓦发电容量。
研究强调短期内为天然气联合循环发电厂配备碳捕集与封存(CCS)是一种可行的低碳方案。理由包括美国天然气资源丰富、燃气电厂的排放低于燃煤电厂,以及许多数据中心增长区邻近适合封存的地下盐水含水层。
研究发现,34个州到2030年以后有足够含水层储量可长期封存数据中心相关排放。到2025年估计这些含水层可封存约5900万吨(约占行业排放的66%),到2030年可达2.99亿吨(约占74%);若包括跨州封存,超过90%的相关排放有潜力被缓解。
作者亦说明其估算偏保守,仅纳入公开宣布的功率需求,并假定未说明的电力来自各州电网且能源结构在2030年前保持不变。正如劳汉中所言,“数据中心正成为人工智能时代决定性能源挑战之一。”
难词
- 估算 — 用数据计算大致数值
- 发电容量 — 电厂可产生的电力总量
- 碳捕集与封存 — 捕捉并长期储存二氧化碳碳捕集与封存(CCS)
- 含水层 — 地下能储存水和流体的岩层
- 公开宣布 — 向公众正式公布信息
- 低碳 — 减少温室气体排放的做法或能源
- 人工智能时代 — 人工智能广泛应用的历史时期
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讨论问题
- 研究建议使用碳捕集与封存来减少数据中心排放,你认为这种方法有哪些优点和潜在问题?请说明理由。
- 如果你所在地区出现大量数据中心增长,会对当地的电力供应和环境带来哪些影响?举例说明。
- 文章假定各州能源结构到2030年前保持不变,这一假设如何影响估算结果?你认为改变这一假设会有什么不同?