Che cosa conta
Il problema viene prima del modello.
- Costi e break-even di idrogeno, ammoniaca e fertilizzanti.
- Forecast di rinnovabili e indicatori di stress energetico.
- Ottimizzazione sperimentale di utility e lettura della domanda energetica della supply chain AI.
Approccio Lab Intelligence
Fonti, ipotesi, controlli, versioni, metriche e limiti restano visibili. Una tecnica più complessa viene usata soltanto quando aggiunge valore rispetto a una baseline comprensibile.
Come funziona il metodo →Workflow collegati
Esempi già documentati.
Queste schede mostrano implementazioni o esperimenti del laboratorio; non implicano che lo stesso risultato sia trasferibile automaticamente a un altro contesto.
Hydrogen Route Observatory
Confronta SMR grigio, SMR+CCS ed elettrolisi con prezzi energetici pubblici/configurati, bilanci chimici, boundary emissivi e soglie di break-even.
Apri il progetto →WF-12Ammonia & Fertilizer Chain
Propaga il costo del gas nella catena NH₃→urea e mantiene separati calcolo fisico, nowcast e forecast M+1 verificabile.
Apri il progetto →WF-13Italy Variable Renewable Forecast
Prevede il giorno civile D+1 Europe/Rome per solare, eolico e VRE totale, normalizzando per capacità e archiviando vintage point-in-time.
Apri il progetto →WF-6Termometro della crisi energetica
Combina stress energetico, logistico e finanziario in un indice 0–100 con driver, forecast e state machine tracciabili.
Apri il progetto →WF-16Energy & Steam Optimizer
Ottimizza una rete vapore HP/MP/LP modellata con domanda utility basata su dati sintetici (dati simulati) e prezzi reali/configurati di gas, elettricità e CO₂, contro una reference dispatch policy congelata.
Apri il progetto →WF-4AI Supply Chain
Legge l’economia dell’AI come rete di semiconduttori, memoria, data center, energia e raffreddamento.
Apri il progetto →Vuoi discutere un caso simile?
Descrivi il problema e il risultato atteso in termini non riservati. Il primo passo è capire quali dati, criteri e limiti renderebbero il caso verificabile.