Un prototipo de reactor combina microbios, minerales e inteligencia artificial para eliminar CO2
Europa debe actuar con rapidez para reducir o eliminar las emisiones de carbono, sobre todo las de CO2. No obstante, la tecnología disponible para ello no siempre logra evitar que se libere este gas de efecto invernadero. La captura y almacenamiento de carbono (CAC) —una solución prometedora para reducir las emisiones de CO2— no es viable para fuentes de contaminación procedentes de actividades como el transporte, la agricultura o el consumo energético doméstico.
Una innovación revolucionaria para eliminar CO2
Las tecnologías convencionales de CAC solo son rentables a muy gran escala, donde la captura centralizada y el almacenamiento geológico pueden justificar los elevados costes de capital y transporte. En el proyecto BAM(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, se abordó esta limitación investigando una tecnología que puede funcionar de forma autónoma en diferentes lugares, con un bajo consumo de energía y asegurando un almacenamiento permanente de CO2. El objetivo de BAM era desarrollar una tecnología innovadora que emplee microbios y otros organismos vivos para ayudar a que las rocas absorban y eliminen CO2 del aire de forma más eficiente, preferiblemente utilizando minerales residuales. «De este modo, se buscó lograr una captura de carbono de bajo consumo energético», comenta Ivan Janssens, profesor titular en la Universidad de Amberes (Bélgica) y coordinador del proyecto. Otra ventaja es que el proceso genera un aditivo que mejora la calidad del suelo, al tiempo que elimina más CO2 de la atmósfera del que se produce durante su fabricación y utilización, así como un líquido que evita la acidificación del suelo y las aguas oceánicas. La tecnología ofrece una solución para los numerosos emisores de CO2 a pequeña escala dispersos por una amplia zona. «Se espera que en los próximos decenios aumente el coste de emitir CO2, lo motivará un aumento de la demanda de técnicas flexibles y modulares que reduzcan eficazmente las emisiones procedentes de fuentes distribuidas», explica Janssens. «Por ello, se necesita una tecnología implantable a nivel local que favorezca una eliminación eficiente de CO2 sin requerir inversiones en infraestructuras a gran escala».
Un método totalmente novedoso para la tecnología de eliminación de CO2
El equipo de BAM demostró que la meteorización por silicatos —un proceso químico natural por el que las rocas absorben CO2 del aire con el paso del tiempo— se puede acelerar en las condiciones normales del reactor. Uno de los hallazgos más relevantes de este estudio es que el control de parámetros como el pH, el flujo y la mezcla resulta determinante para que la captura de CO2 sea eficiente, sostenible y estable. Este efecto supera al aporte de los microbios u otros organismos vivos. La innovación central consistió en desarrollar un modelo híbrido que combina geoquímica y aprendizaje automático. Gracias a la integración de datos de sensores en tiempo real, el modelo ajusta automáticamente el reactor, optimizando así su rendimiento de manera continua. Como resultado, el sistema supera las limitaciones actuales, que incluyen principalmente la dificultad de que el CO2 o los reactivos lleguen a las zonas donde se producen las reacciones, así como la formación de minerales que bloquean las superficies o retienen materiales, impidiendo que las reacciones continúen.
Hacia un reactor listo para el mercado
En el proyecto BAM aún no se ha desarrollado un reactor comercializable, pero se han obtenido conocimientos relevantes sobre cómo acelerar la descomposición y reacción de las rocas utilizando muy poca energía. «En el futuro, el prototipo actual del reactor se podría mejorar con un sistema centralizado y automatizado de control y supervisión, que conecte sensores y actuadores para la reposición de agua, el riego, la mezcla y la dosificación de agentes quelantes, lo que acelerará reacciones como la meteorización o la captación de CO2», concluye Janssens. «Esta mejora permitirá un funcionamiento ininterrumpido y generará datos de gran calidad para calibrar y validar el modelo híbrido».