مختبر أمريكي يطور أداة جديدة لمساعدة اختيار تقنية المحركات الكهربائية لمواجهة نقص المواد النادرة

طور مختبر أمريكي رئيسي أداة جديدة تهدف إلى توجيه المصنعين في اتخاذ قرارات تقنية المحركات الكهربائية في ظل نقص المواد الحرجة. وتهدف هذه الأداة المسماة Motor Decide إلى مساعدة الصناعة على تقييم تقنيات المحركات الكهربائية واتخاذ خيارات مستنيرة في ظروف السوق غير المؤكدة. وقال برافين كومار، الباحث في مختبر ORNL المسؤول عن المشروع: «تعتمد العديد من الشركات في قراراتها التقنية بشكل رئيسي على زخم السوق أو إجراءات المنافسين. نحن نسعى إلى إنشاء أداة تساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وطويلة الأمد قائمة على البيانات». وأكد الباحثون أيضًا أن المواد الحرجة مثل النحاس والمغناطيسات الأرضية النادرة تشكل مكونات أساسية للمحركات الكهربائية التي تشغل النقل وأنظمة التصنيع والبنية التحتية للطاقة. ومع سعي الصناعة لتقليل اعتمادها على سلاسل التوريد الهشة ومواجهة حالة عدم اليقين الجيوسياسية والسوقية المتزايدة، أصبح اختيار تقنية المحرك الكهربائي المناسبة أكثر تعقيدًا.

تحديات اختيار تقنية المحركات الكهربائية

يمكن للمنصة القائمة على الذكاء الفائق (SI) مساعدة الشركات على تقييم تقنيات المحركات الكهربائية قبل تغير ظروف السوق. وأشار الفريق أيضًا إلى أن المحركات الكهربائية تدفع مجموعة واسعة من التقنيات، من المركبات الهجينة أو الكهربائية إلى الأنظمة الصناعية والأجهزة المنزلية. وتعتمد العديد من التقنيات على معادن حرجة تواجه ضغوطًا متزايدة على سلاسل التوريد، مثل النحاس والعناصر الأرضية النادرة. وقد تم إنشاء أداة Motor Decide لمساعدة الشركات على النظر في البدائل المحتملة. ويجمع النظام بين الذكاء الفائق، والنمذجة المتقدمة، وتحليل السيناريوهات واسعة النطاق لتقييم أداء تقنيات المحركات الكهربائية في ظل تقلب تكاليف المواد وانقطاع سلاسل التوريد.

يمكن للباحثين محاكاة ما سيحدث إذا ارتفعت أسعار النحاس بشكل حاد، أو إذا أصبحت تقنية جديدة قابلة للتطبيق تجاريًا في السنوات القليلة المقبلة. والنتيجة هي مجموعة من خيارات تقنيات المحركات الكهربائية مرتبة حسب الأولوية، وتوفر رؤى حول التكلفة والأداء واستخدام المواد الحرجة وقابلية التصنيع والمخاطر طويلة الأجل.

حالة عدم اليقين في عملية اتخاذ القرار

قال كومار: «لقد حددنا البيئة التشغيلية لاتخاذ القرار، بما في ذلك مصادر التوريد، وجاهزية التصنيع، ونضج التقنية، ومتطلبات التطبيق. ثم نختبر كيف تتغير هذه العوامل في سيناريوهات مختلفة». كما تأخذ المنصة في الاعتبار كيفية اتخاذ المؤسسات للقرارات، مما يساعد المستخدمين على تقييم المفاضلات وقياس المخاطر، لا سيما عند مقارنة التقنيات الناشئة. وقال كومار: «في النهاية، يمتلك الناس هذا القرار. نحاول قياس عدم اليقين وإدماجه في عملية اتخاذ القرار». وتعمل أداة Motor Decide أيضًا بالتنسيق مع منصة أخرى طورها مختبر ORNL وهي Motor AI، التي تستخدم أدوات هندسية مدعومة بالذكاء الفائق لتسريع تصميم المحركات الكهربائية بالتفصيل.

وفقًا للبيان الصحفي، عندما تختار الشركة حل المحرك الكهربائي المفضل لديها، يمكن للباحثين نقل النتائج إلى Motor AI لإنشاء تكوينات تصميمية مفصلة ومواصفات هندسية.

يمكن أن يساعد دمج هذين الأداتين في تسريع تطوير أنظمة محركات كهربائية أكثر مرونة، مع تقليل المخاطر المرتبطة بنقص المواد الحرجة، وسلاسل التوريد المتقلبة، والأسواق العالمية سريعة التغير. وتعكس هذه الجهود مهمة مختبر ORNL الأوسع التي تجمع بين الذكاء الفائق، والتصنيع المتقدم، وأبحاث الطاقة لتعزيز القدرة التنافسية والمرونة الصناعية للولايات المتحدة. ووفقًا للبيان الصحفي، سيواصل الباحثون تقييم وتوسيع قدرات المنصة للتطبيقات المستقبلية.

كيف يواجه الأداة الجديدة تحديات نقص المواد

مع تزايد الطلب العالمي على المحركات الكهربائية، أصبح نقص المواد النادرة مشكلة متفاقمة. وقد تم تطوير أداة Motor Decide خصيصًا لمواجهة هذا التحدي، وتهدف إلى مساعدة المصنعين على اتخاذ خيارات أكثر استنارة في بيئة سوقية غير مستقرة. ومن خلال محاكاة ظروف السوق المختلفة، تستطيع الأداة تقديم رؤى متعمقة حول تقنيات المحركات الكهربائية، مما يساعد الشركات على تقييم المخاطر والتكاليف، وهو أمر بالغ الأهمية لتعزيز مرونة الصناعة وقدرتها التنافسية.