تُعتبر صناعة الأسمنت من أبرز القطاعات الصناعية المسببة لتلوث الهواء، حيث تساهم بانبعاث نحو 3 مليون طن من أكاسيد النيتروجين (NOx) سنويًا. ومع تزايد التحديات البيئية، برزت أهمية تطوير نهج فعال للحد من هذه الانبعاثات. في هذا السياق، تم وضع إطار عمل يعتمد على تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) لتحسين كفاءة التحكم في الانبعاثات، مستفيدًا من بيانات تشغيلية ضخمة من أربعة مصانع للأسمنت حول العالم.

التقنيات المستخدمة في الإطار تشمل تسعة نماذج مختلفة للتعلم الآلي، والتي أظهرت تباينًا في دقة التنبؤ يتعلق بنوعية البيانات المتاحة. من الملحوظ أن عملية دمج السجل القصير للعمليات تزيد تقريبًا من دقة التنبؤ بانبعاثات NOx ثلاث مرات. هذا يُظهر أن تكوين NOx يحمل ذاكرة عملية كبيرة، مما يُعد ميزة غير موجودة في انبعاثات أول أكسيد الكربون (CO) وثاني أكسيد الكربون (CO2).

الأكثر إثارة هو أن النماذج المطورة تمكنت من التنبؤ بزيادة الانبعاثات قبل تسع دقائق، مما يحسن من قدرة المصانع على اتخاذ إجراءات احترازية. كما نجحت هذه التقنيات في تقليل استهلاك الأمونيا (NH3) بنسبة تتراوح بين 34% و64%، مع الحفاظ على جودة الكلنكر، وهو ما يعني توفيرًا قدره حوالي 58,000 دولار سنويًا.

هذا الإطار الجديد لا يُحسن فقط من الكفاءة التشغيلية، ولكنه يُمثل أيضًا خطوة مهمة نحو نماذج عمل منخفضة الانبعاثات دون الحاجة إلى تغييرات هيكلية أو إضافة أجهزة جديدة. كما أن له إمكانيات تطبيقية واسعة في صناعات أخرى صعبة الانخفاض مثل صناعة الصلب والزجاج والجير.