Process-level uncertainties challenge system-level direct air capture assessments
Questo studio dimostra che le incertezze derivanti dalla scelta dei modelli a livello di processo per la cattura diretta dall'aria (DAC) costituiscono la fonte dominante di variazione nelle valutazioni a livello di sistema, superando spesso l'impatto delle configurazioni climatiche e delle risorse rinnovabili, influenzando così significativamente le stime dei costi, le decisioni di localizzazione e i design ottimali del sistema.
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Per comprendere la sfida della rimozione dell'anidride carbonica dall'atmosfera, è necessario innanzitutto comprendere l'entità del compito. La cattura diretta dall'aria è una tecnologia progettata per estrarre i gas serra direttamente dal cielo, agendo come una rete di sicurezza per un mondo che ha già emesso troppo. Gli scienziati e i decisori politici si affidano a complessi modelli informatici per prevedere quanto costerà questa tecnologia e dove dovrebbe essere costruita. Questi modelli solitamente partono dalla descrizione della macchina stessa — come utilizza calore ed elettricità per intrappolare il carbonio — e poi espandono tale descrizione per esaminare l'intero sistema energetico necessario per farla funzionare. L'assunzione di lunga data è stata che, se si inseriscono queste diverse descrizioni delle macchine nello stesso modello energetico su larga scala, si otterrà un quadro affidabile del futuro. La domanda è se il modo specifico in cui un ricercatore descrive il funzionamento interno della macchina cambi la risposta finale su costi e ubicazione.
Un team di ricercatori provenienti da istituzioni dell'Europa e del Nord America ha intrapreso un test di questa assunzione attraverso un confronto massiccio. Hanno preso sette diversi modelli informatici che descrivono come funzionano le macchine di cattura diretta dall'aria a sorbente solido. Tutti questi modelli concordano sulla fisica di base: utilizzano materiali speciali che catturano l'anidride carbonica dall'aria e la rilasciano quando riscaldati. Tuttavia, differiscono nei dettagli, come le specifiche proprietà chimiche dei materiali utilizzati, la forma dei contenitori che li ospitano e le esatte formule matematiche usate per prevedere come reagiscono alla temperatura e all'umidità. I ricercatori hanno inserito i dati di prestazione di tutti e sette questi modelli in un unico framework di sistema energetico coerente. Questo framework ha simulato il funzionamento di queste macchine in venti diverse località del mondo, ciascuna con il proprio mix unico di meteo e fonti di energia rinnovabile come l'eolico e il solare. L'obiettivo era vedere se la scelta del modello della macchina cambierebbe il verdetto finale sul costo per catturare una tonnellata di anidride carbonica e quali località siano i posti migliori per costruire queste strutture.
I risultati hanno rivelato che la scelta del modello della macchina conta molto più del meteo o del tipo di energia rinnovabile utilizzato. Quando i ricercatori hanno analizzato il costo per catturare una tonnellata di anidride carbonica, le differenze tra i sette modelli sono state sbalorditive. In alcune località, il costo previsto da un modello era più del doppio rispetto a quello previsto da un altro. Infatti, il modo specifico in cui la macchina veniva descritta nel modello informatico ha giustificato quasi la metà di tutta la variazione osservata nelle stime finali del costo. Al confronto, il clima locale e il mix di energia eolica e solare disponibile in un sito spiegavano porzioni molto più piccole delle differenze di costo. Ciò significa che due ricercatori potrebbero esaminare lo stesso luogo e gli stessi dati meteorologici, ma se utilizzassero modelli diversi per descrivere la macchina di cattura, arriverebbero a conclusioni completamente diverse su se quel sito sia un buon investimento.
Questa incertezza si estende oltre i semplici costi fino alla strategia stessa di dove costruire queste strutture. Lo studio ha dimostrato che i modelli spesso discordano su quali località siano le più favorevoli. Ad esempio, un modello potrebbe suggerire che un deserto caldo e secco sia il luogo ideale per costruire un impianto di cattura perché il calore aiuta la macchina a funzionare in modo efficiente. Un altro modello, guardando lo stesso deserto, potrebbe concludere che i livelli di umidità o le escursioni termiche rendano quella una scelta scarsa, favorendo invece un clima più fresco e umido. In alcuni casi, i modelli hanno persino invertito la classifica delle località, suggerendo che un sito considerato eccellente da un modello fosse in realtà la peggiore opzione secondo un altro. Ciò accade perché i modelli reagiscono diversamente alle stesse condizioni meteorologiche. Alcuni modelli prevedono che le macchine abbiano bisogno di più calore quando l'aria è umida, mentre altri prevedono che abbiano bisogno di più elettricità quando l'aria è calda. Queste sottili differenze nel modo in cui la macchina viene descritta si ripercuotono sull'intero sistema, cambiando la quantità di pannelli solari, turbine eoliche e batterie necessari per far funzionare l'impianto.
I ricercatori hanno anche scoperto che la dimensione dell'infrastruttura energetica necessaria per supportare queste macchine dipende fortemente dal modello utilizzato. Per catturare una specifica quantità di carbonio, un modello potrebbe suggerire che una località necessiti di una modesta quantità di energia eolica, mentre un altro potrebbe richiedere quattro volte tanta capacità per lo stesso compito. Ciò ha profonde implicazioni per l'uso del suolo e la competizione per l'energia rinnovabile. Se viene scelto il modello sbagliato, i pianificatori potrebbero costruire un sistema energetico che è o troppo piccolo per svolgere il lavoro o vastamente sovradimensionato e sprecone. Lo studio ha inoltre esplorato come queste macchine si comporterebbero in futuro se la tecnologia migliorasse. Ha scoperto che, sebbene ridurre i costi e l'uso di energia sia essenziale, il percorso per raggiungere obiettivi di costo specifici non è lo stesso per ogni modello. Un insieme di miglioramenti che sembra sufficiente a rendere la tecnologia accessibile in un modello potrebbe rivelarsi insufficiente in un altro, lasciando la tecnologia troppo costosa per essere praticabile.
In definitiva, lo studio dimostra che il modo in cui descriviamo una tecnologia in un modello informatico può plasmare fondamentalmente la nostra comprensione del suo futuro. I ricercatori non hanno trovato un singolo modello "corretto" per sostituire gli altri; hanno invece dimostrato che l'attuale incertezza su come queste macchine siano rappresentate è una fonte di rischio maggiore per chiunque cerchi di pianificare un futuro a basse emissioni di carbonio. Le conclusioni suggeriscono che affidarsi a un singolo modello per prendere decisioni su dove costruire o su quanto costeranno questi sistemi è rischioso. Invece, è necessario un approccio più robusto, uno che consideri una gamma di modelli diversi per vedere quali conclusioni rimangono valide in tutti loro. Finché le prestazioni nel mondo reale di queste macchine non saranno pienamente osservate e validate, i dettagli specifici di come le modelliamo continueranno a guidare le risposte che otteniamo sulla fattibilità della pulizia dell'atmosfera.
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