[论文解读] Estimating the carbon footprint of the GRAND Project, a multi-decade astrophysics experiment

Clarisse Aujoux, Kumiko Kotera+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2021

Opportunistic and Delay-Tolerant Networks被引用 2

一句话总结

本文提出了对GRAND项目碳足迹的透明、开源估算，该项目是一项大规模天体物理学实验，旨在通过200,000平方公里的射电天线阵列探测超高能中微子。研究识别出交通、数字技术及硬件设备为主要排放源，其中在大规模阶段（GRAND200k）硬件占主导地位，并提出了通过设计、协作与数据管理实现减排的可行策略。

ABSTRACT

We present a pioneering estimate of the global yearly greenhouse gas emissions of a large-scale Astrophysics experiment over several decades: the Giant Array for Neutrino Detection (GRAND). The project aims at detecting ultra-high energy neutrinos with a 200,000 radio antenna array over 200,000\,km$^2$ as of the 2030s. With a fully transparent methodology based on open source data, we calculate the emissions related to three unavoidable sources: travel, digital technologies and hardware equipment. We find that these emission sources have a different impact depending on the stages of the experiment. Digital technologies and travel prevail for the small-scale prototyping phase (GRANDProto300), whereas hardware equipment (material production and transportation) and data transfer/storage largely outweigh the other emission sources in the large-scale phase (GRAND200k). In the mid-scale phase (GRAND10k), the three sources contribute equally. This study highlights the considerable carbon footprint of a large-scale astrophysics experiment, but also shows that there is room for improvement. We discuss various lines of actions that could be implemented. The GRAND project being still in its prototyping stage, our results provide guidance to the future collaborative practices and instrumental design in order to reduce its carbon footprint.

研究动机与目标

• 估算GRAND项目在其数十年生命周期内的全球年度温室气体排放量。
• 识别不同项目阶段中占主导地位的排放源——交通、数字技术与硬件。
• 提供一种透明、可复现的方法论，利用开源数据对大型物理实验的碳足迹进行评估。
• 为GRAND合作团队提供基于科学的、可操作的减排策略，以降低其环境影响。
• 为未来大型天体物理学与粒子物理学实验的碳足迹评估与缓解提供基准参考。

提出的方法

• 采用基于公开可用排放因子和项目数据的透明、开源方法论。
• 将排放分为三大主要来源：交通、数字技术（模拟、数据传输、存储）以及硬件（天线生产、运输及供电子系统）。
• 使用ADEME碳数据库（2020年）中的国家特定电力排放因子，估算计算中心与数据中心的排放。
• 利用全球数据中心主要所在六个国家的电力排放因子加权平均值，估算互联网数据传输的排放。
• 将项目划分为三个阶段——GRANDProto300（原型阶段）、GRAND10k（中等规模阶段）和GRAND200k（大规模阶段），以评估各阶段排放贡献的差异。
• 以tCO2e/年为单位量化排放，并计算各阶段每类排放源的相对贡献。

实验结果

研究问题

• RQ1 GRAND项目全生命周期中，主要的温室气体排放源是什么？
• RQ2 在GRAND的原型阶段、中等规模阶段与大规模阶段，交通、数字技术与硬件排放的相对贡献如何变化？
• RQ3 通过改进协作方式、数据管理与硬件设计，可在多大程度上实现排放减少？
• RQ4 如何将透明、开源的方法论应用于大型物理实验的碳足迹估算？
• RQ5 在设计与运行阶段，可实施哪些切实可行的策略以减少此类实验的环境影响？

主要发现

• 在GRANDProto300阶段，数字技术与交通是主要排放源，各自对总排放量有显著贡献。
• 在GRAND10k阶段，交通、数字技术与硬件设备对碳足迹的贡献大致相当。
• 在GRAND200k阶段，硬件设备——特别是材料生产与运输环节——成为排放的最大来源，超过数字技术与交通排放。
• 研究表明，通过激进的数据压缩策略，数据传输与存储的排放可降低4至5个数量级。
• 通过鼓励对计算密集型运行进行成本效益分析，并优化计算工作流程，可显著减少模拟过程的排放。
• 合作团队计划基于本研究结果实施GRAND绿色政策，以指导所有项目阶段的可持续实践。