Process-level uncertainties challenge system-level direct air capture assessments
Cette étude démontre que les incertitudes découlant du choix des modèles de processus pour le captage direct de l'air (DAC) constituent la source dominante de variation dans les évaluations à l'échelle du système, dépassant souvent les impacts des configurations climatiques et des ressources renouvelables, influençant ainsi de manière significative les estimations de coûts, les décisions de localisation et les conceptions de systèmes optimaux.
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Pour comprendre le défi que représente l'extraction du dioxyde de carbone de l'atmosphère, il faut d'abord saisir l'ampleur de la tâche. Le captage direct de l'air est une technologie conçue pour extraire directement les gaz à effet de serre du ciel, agissant comme un filet de sécurité pour un monde qui a déjà trop émis. Les scientifiques et les décideurs politiques s'appuient sur des modèles informatiques complexes pour prédire combien cette technologie coûtera et où elle devrait être construite. Ces modèles commencent généralement par une description de la machine elle-même — comment elle utilise la chaleur et l'électricité pour piéger le carbone — puis étendent cette description pour examiner l'ensemble du système énergétique nécessaire à son fonctionnement. L'hypothèse de longue date est que si vous injectez ces différentes descriptions de machines dans le même modèle énergétique à grande échelle, vous obtiendrez une image fiable de l'avenir. La question est de savoir si la manière spécifique dont un chercheur décrit le fonctionnement interne de la machine modifie la réponse finale sur le coût et l'emplacement.
Une équipe de chercheurs issus d'institutions d'Europe et d'Amérique du Nord s'est donné pour mission de tester cette hypothèse en menant une comparaison massive. Ils ont pris sept modèles informatiques différents décrivant le fonctionnement de machines de captage direct de l'air à sorbant solide. Tous ces modèles s'accordent sur la physique de base : ils utilisent des matériaux spéciaux qui capturent le dioxyde de carbone de l'air et le relâchent ensuite lorsqu'ils sont chauffés. Cependant, ils diffèrent sur les détails, tels que les propriétés chimiques spécifiques des matériaux utilisés, la forme des conteneurs qui les contiennent et les formules mathématiques exactes utilisées pour prédire leur réaction à la température et à l'humidité. Les chercheurs ont injecté les données de performance de ces sept modèles dans un cadre de système énergétique unique et cohérent. Ce cadre a simulé le fonctionnement de ces machines dans vingt endroits différents à travers le monde, chacun possédant son propre mélange unique de météo et de sources d'énergie renouvelables comme l'éolien et le solaire. L'objectif était de voir si le choix du modèle de machine changerait le verdict final sur le coût de capture d'une tonne de dioxyde de carbone et quels lieux seraient les meilleurs endroits pour construire ces installations.
Les résultats ont révélé que le choix du modèle de machine importe bien plus que la météo ou le type d'énergie renouvelable utilisé. Lorsque les chercheurs ont examiné le coût de capture d'une tonne de dioxyde de carbone, les différences entre les sept modèles étaient stupéfiantes. À certains endroits, le coût prédit par un modèle était plus du double de celui prédit par un autre. En fait, la manière spécifique dont la machine était décrite dans le modèle informatique expliquait près de la moitié de toute la variation observée dans les estimations de coûts finales. En comparaison, le climat local et le mélange de vent et de solaire disponibles sur un site expliquaient des portions beaucoup plus faibles des différences de coûts. Cela signifie que deux chercheurs pourraient observer exactement le même lieu et les mêmes données météorologiques, mais s'ils utilisaient des modèles différents pour décrire la machine de captage, ils arriveraient à des conclusions totalement différentes sur la pertinence de l'investissement de ce site.
Cette incertitude s'étend au-delà des simples coûts pour toucher la stratégie même de l'implantation de ces installations. L'étude a montré que les modèles sont souvent en désaccord sur les lieux les plus favorables. Par exemple, un modèle pourrait suggérer qu'un désert chaud et sec est l'endroit idéal pour construire une usine de captage parce que la chaleur aide la machine à fonctionner efficacement. Un autre modèle, observant ce même désert, pourrait conclure que les niveaux d'humidité ou les variations de température en font un mauvais choix, privilégiant un climat plus frais et plus humide. Dans certains cas, les modèles ont même inversé le classement des lieux, suggérant qu'un site considéré comme excellent par un modèle était en réalité la pire option selon un autre. Cela se produit parce que les modèles réagissent différemment aux mêmes conditions météorologiques. Certains modèles prédisent que les machines ont besoin de plus de chaleur lorsque l'air est humide, tandis que d'autres prédisent qu'elles ont besoin de plus d'électricité lorsque l'air est chaud. Ces subtiles différences dans la description de la machine se répercutent sur l'ensemble du système, modifiant la quantité de panneaux solaires, d'éoliennes et de batteries nécessaires pour faire fonctionner l'usine.
Les chercheurs ont également découvert que la taille de l'infrastructure énergétique nécessaire pour soutenir ces machines dépend fortement du modèle utilisé. Pour capturer une quantité spécifique de carbone, un modèle pourrait suggérer qu'un lieu nécessite une quantité modeste d'énergie éolienne, tandis qu'un autre pourrait exiger quatre fois plus de capacité pour la même tâche. Cela a des implications profondes pour l'utilisation des terres et la concurrence pour l'énergie renouvelable. Si le mauvais modèle est choisi, les planificateurs pourraient construire un système énergétique soit trop petit pour accomplir la tâche, soit largement surdimensionné et gaspilleur. L'étude a également exploré la manière dont ces machines performeraient à l'avenir si la technologie s'améliorait. Elle a révélé que, bien que la réduction des coûts et de la consommation d'énergie soit essentielle, le chemin pour atteindre des objectifs de coûts spécifiques n'est pas le même pour chaque modèle. Un ensemble d'améliorations qui semble suffisant pour rendre la technologie abordable dans un modèle peut s'avérer insuffisant dans un autre, laissant la technologie trop coûteuse pour être viable.
En fin de compte, l'étude démontre que la manière dont nous décrivons une technologie dans un modèle informatique peut façonner fondamentalement notre compréhension de son avenir. Les chercheurs n'ont pas trouvé de modèle unique « correct » pour remplacer les autres ; ils ont plutôt montré que l'incertitude actuelle sur la représentation de ces machines est une source majeure de risque pour quiconque tente de planifier un avenir à faible teneur en carbone. Les conclusions suggèrent que s'appuyer sur un seul modèle pour prendre des décisions sur l'emplacement de construction ou sur le coût de ces systèmes est risqué. Au lieu de cela, une approche plus robuste est nécessaire, une approche qui considère une gamme de modèles différents pour voir quelles conclusions se maintiennent à travers tous d'entre eux. Tant que la performance réelle de ces machines n'aura pas été pleinement observée et validée, les détails spécifiques de la manière dont nous les modélisons continueront de dicter les réponses que nous obtiendrons sur la faisabilité du nettoyage de l'atmosphère.
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