C-Green AB utvecklar ett AI-baserat analysverktyg som ska göra det möjligt att förutse resultat av hydrotermisk karbonisering (HTC) redan innan tester genomförs.
Genom att kombinera kemisk analys med maskininlärning ska verktyget kunna effektivisera tester, förkorta utvecklingscykler och bidra till mer träffsäkra resultat. Ambitionen är att redan i förväg kunna identifiera vilken typ av slam som ger bäst energibalans samt vilka processparametrar som optimerar HTC-biokolets egenskaper för olika användningsområden, det skriver C-Green i ett pressmeddelande.

