ಹೈದರಾಬಾದ್ : ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಇಂಧನ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಜೈವಿಕ ಇಂಧನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಭಾರತೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಹೈದರಾಬಾದ್ ಸಂಶೋಧಕರು, ಗಣಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಜೈವಿಕ ಪಡೆದ ಇಂಧನಗಳಿಂದ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯದಿಂದ ಈ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತಿರುವ ಇಂಧನ ನಿಕ್ಷೇಪಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಇಂಧನಗಳ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಲಿನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ತಿಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಐಐಟಿ ಹೈದರಾಬಾದ್ ತಂಡವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮಾದರಿಯು ಬಯೋಇಥೆನಾಲ್ ಇಂಧನ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದನಾ ವೆಚ್ಚವಾಗಿ ಶೇ.43, ಆಮದು ಶೇ.25, ಸಾರಿಗೆ ಪ್ರತಿಶತ ಶೇ.17, ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಶೇ.15 ಹಾಗೂ ದಾಸ್ತಾನಿಗೆ ಶೇ. 0.43 ವೆಚ್ಚವಾಗಿದೆ. ಯೋಜಿತ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕನಿಷ್ಠ 40 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದ ಎಂದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಐಐಟಿ ಹೈದರಾಬಾದ್‌ನ ರಾಸಾಯನಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗದ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಡಾ. ಕಿಶಾಲೇ ಮಿತ್ರ ತಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಹದ್ಯೋಗಿ ಶ್ರೀ ಕಪಿಲ್ ಗುಮ್ಟೆ ಅವರೊಂದಿಗೆ ನೇತೃತ್ವ ವಹಿಸಿದ್ದರು. ಈ ಕೃತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ಪೀರ್-ರಿವ್ಯೂಡ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಕ್ಲೀನರ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ವರ್ಷದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಐಐಟಿ ಮದ್ರಾಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಡೈನಾಮಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕುರಿತ 6ನೇ ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಈ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಗೆದ್ದುಕೊಂಡಿದೆ. ಈ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಭಾರತದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮುದಾಯವೇ ಭಾಗವಹಿಸಿದ್ದವು. ಈ ವೇಳೆ ಡಾ. ಮಿತ್ರಾ ಮತ್ತು ಅವರ ತಂಡವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಮೂಲಕ ಜೈವಿಕ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಜಾಲ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ್ದರು.
ಸಂಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದ ಐಐಟಿ ಹೈದರಾಬಾದ್‌ನ ರಾಸಾಯನಿಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗದ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಡಾ. ಕಿಶಾಲೇಲೆ ಮಿತ್ರ, ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಆಹಾರೇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಜೈವಿಕ ಇಂಧನಗಳು ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅಭಿಪ್ರಾಯ ವ್ಯಕ್ತಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಜೈವಿಕ ಇಂಧನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಭಾರತದಲ್ಲಿ ವಿಕಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಮತ್ತು ನೀತಿ ವಿಧಾನಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಇಂಧನಗಳ ಬೆಲೆ ತಂತ್ರವು, ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಜಾಲದ ಆಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಐಐಟಿ ಹೈದರಾಬಾದ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಡಿಕೆ-ಪೂರೈಕೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಕರಿಸುತ್ತದೆ ಹಾಗೂ ಜೈವಿಕ ಇಂಧನಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ತಂತ್ರಗಾರರಿಗೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರಿಸಿದ ಶ್ರೀ ಕಪಿಲ್ ಗುಮ್ಟೆ, ನಾವು ಸರಬರಾಜು ಸರಪಳಿ ಜಾಲ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ನವೀಕರಣಗಳಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದಿದ್ದಾರೆ.
ಭಾರತದ ಎಥೆನಾಲ್ ಬ್ಲೆಂಡೆಡ್ ಪೆಟ್ರೋಲ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು 2013 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಲೇ ಇದೆ. ಕಚ್ಚಾ ತೈಲ ಆಮದಿನ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇಂಧನ ದರ್ಜೆಯ ಬಯೋಇಥೆನಾಲ್ ಅನ್ನು ಪೆಟ್ರೋಲ್ (ಗ್ಯಾಸೋಲಿನ್) ನೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆಸುವುದು ಈಗ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಬಯೋಇಥೆನಾಲ್ ಅನ್ನು ಶೇ.20 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಗ್ಯಾಸೋಲಿನ್ನೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆಸುವುದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.
