在維護氣候穩定這件事上，人們面臨著相當巨大的挑戰和爭議。為了快速、公平地擺脫對化石燃料的依賴，我們需要藉助許多不同的解決方案，包括開發可持續能源、更環保的材料、以及從大氣中去除二氧化碳的新方法。
地下固碳 / 遷移模式模擬（圖自：Sahar Bakhshian）
科學家們正在探索的一種固碳方法，被稱作碳捕獲和儲存（簡稱 CCS）—— 通過將工業來源的二氧化碳注入較深的地質層儲存，理論保持效果可達數千年（類似含水層）。
藉助德克薩斯高級計算中心（TACC）的超算德克薩斯大學奧斯汀分校的經濟地質局研究員 Sahar Bakhshian，從根本上了解了將二氧化碳儲存在岩石中微米級孔隙的工作原理。
這項成果，有助於確定並優化二氧化碳儲存量的特徵和因素。可知二氧化碳會在充滿鹽水的毫米大小岩石樣品的孔隙內流動，而高分辨率的流體力學模擬研究，正好演示了其遷移路徑。
在 2021 年 12 月刊的《國際溫室氣體控制》雜誌上，Sahar Bakhshian 在一篇文章中深入探討了將氣體溶解到含鹽水層中的二氧化碳捕獲效率。
我們嘗試了不同的場景 —— 使用不同的注入速率和流體岩石特性 —— 以確定在理想情況下，這些特性是如何影響注入的二氧化碳百分比的。
結果指向了兩大影響因素 —— 分別是濕潤性（二氧化碳分子粘附在岩石表面的程度）、以及注入速率（將超臨界二氧化碳推入儲層的速度）。
碳捕獲與儲存模擬
此外確保二氧化碳安全儲存的另一個有效過程，就是毛細管捕集。當二氧化碳被毛細管力夾斷並固定在孔隙空間中時，就會發生這種情況。
感興趣的朋友，可回顧 Sahar Bakhshian 於 2019 年 4 月發表在《水資源進展》（Advances in Water Resources）上的另一篇文章。
研究旨在嘗試描述適合儲存的地質環境，並探索安全、有效固碳的新方式。，確保其不會對人類或地下水資源構成威脅。
此外她的另一研究方向，涉及使用機器學習技術來開發計算速度更快的模型，以評估潛在地點的儲量、並協助二氧化碳的環境監測。
最後，Sahar Bakhshian 於 2021 年 10 月在《環境科學與技術》上撰文，提出了一種藉助深度學習（DL）框架，來檢測土壤氣體濃度傳感器數據中發生的異常情況。
該模型使用從傳感器獲取的數據進行訓練，在澳大利亞昆士蘭的一個潛在固碳地點，研究人員正對其環境表徵展開深入了解。