CO2 yakalama ve depolama projeleri için iletişim ve katılım araç setini genişletme

Bu makale, Ashworth ve meslektaşları tarafından Global CCS Enstitüsü ile işbirliği içinde önerilen CO2 Yakalama ve Depolama (CCS) projeleri için İletişim ve Katılım Araç Kitini yeniden ele almaktadır. Bu makale, CCS’nin araç setine dayalı olarak uygulanacağı sosyal bağlamı anlamak için yeni bir yöntem önermektedir. Uygulamada, önerilen yöntem CCS projesinde toplanan sosyal verileri kullanmak için kullanılabilir. Bu uygulamanın sonucu, dağıtımı geliştirebilecek stratejik kararlara rehberlik etmek için geleceğe dair içgörü kazanmak için öngörücü bir aracın geliştirilmesidir. Metodolojik olarak, önerilen tahmin aracı bir yapay zeka (AI) aracıdır. Sosyal davranış hakkında mantık yürütmek için hesaplama yeteneğini geliştirmek için bulanık derin sinir ağını kullanır.Bulanık mantık ve derin sinir ağı algoritmalarının hibridizasyonu, tahmin aracını açıklanabilir bir AI sistemi haline getirir. Bu, algoritmanın tahmininin bulanık mantıksal kurallar kullanılarak yorumlanabileceği anlamına gelir. Önerilen sistemin pratik uygulanabilirliği 198 gönüllünün deneysel bir örneği kullanılarak gösterilmiştir.Algıları, duyguları ve duyguları literatürden standart bir anket kullanılarak, 26 öngörücüye dayanan varsayımsal bir CCS projesinde test edildi. Algoritmanın gelecekteki reaksiyonları tahmin etmek için genelleştirilebilirliği 84 örneklem dışı katılımcı üzerinde test edildi. Simülasyon deneyinde yaklaşık% 90’lık bir performans gözlemledik. Bu performans, algoritmanın öngörüleri örneklem dışındaki öznelerin kendi kendine bildirilen tepkileriyle karşılaştırıldığında ölçülmüştür. Önerilenin anlamı, geleneksel CCS İletişiminin öngörü gücünü artıran bir araçtır.