Przegląd relacji pomiędzy przebiegiem emisji tlenku węgla do atmosfery z procesów hutniczych i jego oddziaływaniem na zdrowie człowieka i środowisko naturalne

• Autorzy: Klimczyk Arkadiusz

Identyfikatory

DOI

10.15199/28.2025.2.2

Warianty tytułu

EN

Review of the relationship between the course of carbon monoxide emissions to the atmosphere from metallurgical processes and its impact on human health and the natural environment

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przegląd znaczących źródeł emisji tlenku węgla, jego wpływu na organizm człowieka oraz konsekwencji dla środowiska naturalnego. Przeanalizowano zagrożenia wynikające z obecności CO w atmosferze, co pozwoliło także wskazać skuteczne możliwe metody minimalizacji jego emisji i ochrony zdrowia publicznego. Poruszono kwestie możliwości zastosowania sztucznej inteligencji (SI) w ograniczeniu emisji CO. Sztuczna inteligencja może w przyszłości odegrać kluczową rolę w ograniczeniu emisji gazów szkodliwych poprzez odpowiednią racjonalizację procesów przemysłowych, monitorowanie środowiska oraz wspieranie zrównoważonego rozwoju.

EN

A review, with 32 refs., of significant sources of carbon monoxide emissions, its impact on the human body and its consequences for the natural environment. The analysis of The hazards resulting from the presence of CO in the atmosphere were analyzed, that will also allow to indicate effective possible methods of minimizing its emissions and protecting public health. The possibilities of using artificial intelligence (AI) to reduce CO emissions was touched. Artificial intelligence can play a key role in reducing harmful gas emissions in the future by properly rationalizing industrial processes, monitoring the environment and supporting sustainable development.

Słowa kluczowe

PL

tlenek węgla; procesy przemysłowe; sztuczna inteligencja; ochrona zdrowia; środowisko naturalne

EN

carbon monoxide; industrial processes; artificial intelligence; health care; natural environment

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Inżynieria Materiałowa
• Rocznik: 2025
• Tom: Vol. 46, nr 2
• Strony: 11--14
• Opis fizyczny: Bibliogr. 32 poz., fig., tab.

Twórcy

autor

Klimczyk Arkadiusz

• Wydział Inzynierii Metali i Informatyki Przemysłowej, AGH w Krakowie, Kraków

• https://orcid.org/0000-0001-6285-0252

Bibliografia

• [1] Raub J.A., Mathieu-Nolf M., Hampson N.B., Thom S.R.: Carbon monoxide poisoning – a public health perspective. Toxicology 145 (1) (2000) 1.
• [2] World Health Organization (WHO): Guidelines for Indoor Air Quality. Selected Pollutants (2010).
• [3] Penney D.G.: Carbon monoxide toxicity. CRC Press (2000).
• [4] Lelieveld J., Evans J.S., Fnais M., Giannadaki D., Pozzer A.: The contribution of outdoor air pollution sources to premature mortality on a global scale. Nature 525 (7569) (2015) 367.
• [5] Goldstein M.: Carbon monoxide poisoning. J. Emerg. Med. 34 (4) (2008) 435.
• [6] Ciechański K., Tkaczyk J., Brożyna K., Wojciechowska A.: Uszkodzenie mięśnia sercowego w przebiegu zatrucia tlenkiem węgla – opis przypadku w odniesieniu do sytuacji epidemiologicznej regionu (2018). https://www.naukowcy.org.pl/wp-content/uploads/ 2018/04/3.-Uszkodzenie-mi%C4%99%C5%9Bnia-sercowego- -w-przebiegu-zatrucia-tlenkiem-w%C4%99gla-opis-przypadku-w -odniesieniu-do-sytuacji-epidemiologicznej-regionu.pdf.
• [7] Szozda R.: Toksyczne właściwości tlenku węgla. Chemik 10 (1995) 299.
• [8] Zakrzewski S.F.: Podstawy toksykologii środowiska, wyd. II uzupełnione. PWN, Warszawa (1997) 109.
• [9] https://www.senat.gov.pl/download/gfx/senat/pl/senatkomisjeposiedzenia/ 482/pos/019z.htm.
• [10] Smith J.: Carbon monoxide emissions in metallurgy. Springer (2019).
• [11] Brown P.: European steel industry and emissions. Elsevier (2021).
• [12] Wang T.: Welding emissions and CO impact. J. Ind. Ecol. 3 (24) (2020) 215.
• [13] Krajowy bilans emisji SO2, NOx, CO, NH3, NMLZO, pyłów, metali ciężkich i TZO za lata 1990–2022. Ministerstwo Klimatu i Środowiska, Warszawa (2024). https://www.kobize.pl/uploads/materialy/ materialy_do_pobrania/krajowa_inwentaryzacja_emisji/ Bilans_emisji_raport_syntetyczny_2022.pdf.
• [14] European Commission. The European Green Deal. Official Report (2020).
• [15] European Environment Agency. EU ETS Mechanisms and Their Effectiveness (2021).
• [16] Johnson R.: Decarbonization strategies in heavy industry. Oxford University Press (2022).
• [17] Schmidt L.: Electric arc furnaces and CO reduction. Metall. Rev. (2019) 89.
• [18] HYBRIT Project. Hydrogen-Based Ironmaking. Technical report (2021).
• [19] European Commission: Integrated Pollution Prevention and Control (JPPC). Jan 1999, t. 2, cz. 7.
• [20] Müller G.: Blast furnace gas recovery technologies. Steel Res. Int. (2020) 135.
• [21] Petrova M.: Automation in smelting process for emission control. AIChE J. (66) (2021) 477.
• [22] European Steel Association: Sintering Process Innovations. Technical Report (2022).
• [23] Martin Ch.: Waste heat recovery in steel plants. Renew. Energy (2021) 245.
• [24] Nakamura Y.: Biomass and hydrogen in steelmaking. J. Clean. Prod. (2023) 312.
• [25] International Energy Agency: Future Trends in CO Reduction for Industry. IEA Report (2023).
• [26] Sztuczna Inteligencja w obronie środowiska (2022). https://ekoetos. pl/sztuczna-inteligencja-w-obronie-srodowiska/.
• [27] Raport: Sztuczna inteligencja w walce ze zmianami klimatu. Capgemini Polska (2021). https://capgeminipolska.prowly.com- /118469-raport-sztuczna-inteligencja-w-walce-ze-zmianamiklimatu.
• [28] Ślad węglowy AI – jak popularność sztucznej inteligencji wpływa na klimat. PlanBe Eco (2023). https://planbe.eco/blog/slad-weglowy- ai-jak-popularnosc-sztucznej-inteligencji-wplywa-na-klimat/.
• [29] Sztuczna inteligencja może pomóc w walce ze zmianami klimatu. Gazeta Prawna 16 lipca 2023. https://cyfrowa-gospodarka.gazetaprawna. pl/biznes/8492966%2CSztuczna-inteligencja-zmianyklimatu- emisja-CO2-Boston-Consulting-Group.html.
• [30] Zhang Z. et al.: Near real-time CO₂ emissions based on carbon satellite and artificial intelligence. arXiv (2022). https://arxiv.org/ abs/2210.09850.
• [31] Wen J. et al.: Generative AI for low-carbon artificial intelligence of things. arXiv (2024). https://arxiv.org/abs/2404.18077.
• [32] Agand P. et al.: Deep reinforcement learning-based intelligent traffic signal controls with optimized CO2 emissions. arXiv (2023). https://arxiv.org/abs/2310.13129.