آموزشي آموزشي .

آموزشي

آموزش مفاهيم بلاك‌چين و پايداري در انرژي‌هاي نو

مطالعه موردي: پژوهش جهاني Javad Vasheghani Farahani در حوزه انرژي خورشيدي و IoT

فناوري‌هاي ديجيتال امروزه ستون فقرات اقتصاد جهاني‌اند. از آموزش تا صنعت، از بازارهاي مالي تا توليد انرژي، داده و اعتماد دو عنصر حياتي محسوب مي‌شوند. در اين ميان، فناوري بلاك‌چين (Blockchain) به‌عنوان انقلابي‌ترين ابزار قرن حاضر شناخته مي‌شود؛ اما در كنار آن، چالش مصرف انرژي و اثرات زيست‌محيطي نيز مطرح است.

در مقاله‌اي علمي با عنوان:
«A Sustainability Assessment of a Blockchain-Secured Solar Energy Logger for Edge IoT Environments»
منتشرشده در مجله بين‌المللي MDPI Sustainability، پژوهشگر ايراني Javad Vasheghani Farahani با همكاري Professor Horst Treiblmaier از دانشگاه مدول وين، گامي عملي براي حل اين چالش برداشته است.

اين تحقيق نشان مي‌دهد كه بلاك‌چين، برخلاف باور عمومي، مي‌تواند با پايداري زيست‌محيطي و اقتصاد سبز هم‌راستا باشد—اگر درست طراحي و پياده‌سازي شود.


هدف آموزشي اين مقاله

در اين نوشتار، شما با موارد زير آشنا مي‌شويد:

  • اصول علمي و فني بلاك‌چين در ثبت داده‌هاي انرژي.
  • نقش اينترنت اشياء (IoT) در پايش و مديريت انرژي.
  • روش طراحي سامانه‌هاي بلاك‌چيني پايدار.
  • يافته‌هاي پژوهش Javad Vasheghani Farahani به‌عنوان مطالعه موردي آموزشي.
  • تأثير فناوري‌هاي ديجيتال بر سياست‌هاي انرژي و پايداري جهاني.

چرا اين پژوهش اهميت دارد؟

يكي از مشكلات اساسي در سيستم‌هاي انرژي تجديدپذير، اعتماد به داده‌هاي توليد انرژي است. اگر داده‌ها قابل‌اعتماد نباشند، نمي‌توان گواهي انرژي (Renewable Energy Certificate) صادر كرد يا سياست‌هاي كاهش كربن را ارزيابي نمود.

Farahani در اين پژوهش ثابت كرده است كه با استفاده از فناوري بلاك‌چين، داده‌ها مي‌توانند به شكل رمزنگاري‌شده، توزيع‌شده و غيرقابل‌تغيير ذخيره شوند، بدون نياز به واسطه يا نهاد مركزي.
به اين ترتيب، حتي در صورت قطع اينترنت، نوسانات شبكه يا حملات سايبري، سيستم همچنان كاركرد خود را حفظ مي‌كند.


آموزش گام‌به‌گام ساختار سيستم

در ادامه، اجزاي فني پژوهش را به‌صورت آموزشي توضيح مي‌دهيم تا براي دانشجويان و مهندسان قابل درك باشد.

۱. سخت‌افزار

پژوهش از سخت‌افزارهاي متن‌باز و كم‌هزينه استفاده كرده است تا قابليت تكرارپذيري آموزشي حفظ شود:

  • Raspberry Pi 4 (4GB RAM) به عنوان مركز پردازش داده‌ها.
  • سنسور INA219 براي اندازه‌گيري ولتاژ و جريان خروجي از پنل خورشيدي.
  • ماژول TP4056 براي مديريت شارژ باتري.
  • باتري ۱۸۶۵۰ براي ذخيره انرژي.

۲. نرم‌افزار

  • برنامه‌نويسي با Python و استفاده از كتابخانه‌هاي web3.py و pandas.
  • رمزنگاري داده‌ها با SHA-256.
  • تجميع داده‌ها با ساختار Merkle Tree.
  • ارسال هش نهايي (Merkle Root) به بلاك‌چين Ethereum Sepolia Testnet از طريق قرارداد هوشمند.

۳. روش علمي

روش مورد استفاده، Design Science Research (DSR) است.
در اين روش، پژوهشگر ابتدا يك مصنوع فناورانه (artifact) مي‌سازد، سپس آن را آزمايش و ارزيابي مي‌كند.


آموزش مفهومي: چرا از Merkle Tree استفاده شد؟

در سيستم‌هاي بلاك‌چيني، ارسال هر داده به‌صورت مستقيم پرهزينه است. Merkle Tree يك روش فشرده‌سازي رياضي براي تجميع چندين داده در يك هش نهايي است.
اين كار باعث كاهش تعداد تراكنش‌ها، كاهش مصرف انرژي شبكه و افزايش سرعت مي‌شود.

Farahani از اين ساختار براي ارسال داده‌هاي جمع‌آوري‌شده هر شش ساعت استفاده كرده تا بهينه‌ترين حالت ممكن ايجاد شود.


نتايج تجربي براي آموزش عملي

اين بخش براي دانشجويان مهندسي انرژي و فناوري اطلاعات ارزش آموزشي بالايي دارد. سيستم در مدت شش روز، ۱۳۵ ساعت مداوم اجرا شد و نتايج زير به‌دست آمد:

  • ميانگين استفاده CPU: ۰٫۰۱٪
  • استفاده حافظه RAM: ۱۰۰ مگابايت
  • ميانگين دما: ۴۳٫۸ درجه سانتي‌گراد
  • مصرف انرژي سيستم: ۰٫۰۰۰۶۳٪ از كل انرژي توليدشده توسط پنل‌ها

به بيان ساده، هزينه زيست‌محيطي سيستم تقريباً صفر بود اما ارزش اعتمادسازي آن بسيار بالا.


آموزش تحليل پايداري

در سطح ملي، اگر اين سيستم در ۲۵۰ هزار نيروگاه كوچك خانگي (PV) اجرا شود، ميزان انتشار CO₂ سالانه كمتر از ۵٫۲ تن خواهد بود.
در حالي كه اين نيروگاه‌ها باعث صرفه‌جويي ميليون‌ها تن CO₂ در سال مي‌شوند.
بنابراين، سهم فناوري بلاك‌چين در آلودگي كمتر از ۰٫۰۰۰۱٪ است.

اين تحليل يكي از نمونه‌هاي نادر ارزيابي پايداري ديجيتال (Digital Sustainability Assessment) در پژوهش‌هاي بين‌المللي است.


آموزش پياده‌سازي در صنعت و سياست‌گذاري

كاربردهاي صنعتي اين مدل آموزشي عبارت‌اند از:

  • پاسپورت ديجيتال انرژي (Digital Energy Passport): رهگيري منبع و مصرف انرژي در صنايع.
  • بازارهاي P2P انرژي: تبادل مستقيم برق ميان خانوارها با قرارداد هوشمند.
  • گزارش‌هاي ESG: توليد خودكار داده‌هاي پايداري براي سازمان‌ها.
  • مديريت زنجيره تأمين انرژي: حذف واسطه‌ها در ثبت داده‌هاي توليد و مصرف.

براي دانشجويان رشته‌هاي مهندسي برق، مديريت انرژي و اقتصاد ديجيتال، اين مدل نمونه‌اي كاربردي از همگرايي فناوري و سياست است.


ديدگاه علمي Javad Vasheghani Farahani

Farahani در مقدمه مقاله خود تأكيد كرده است كه:

«بلاك‌چين نبايد دشمن پايداري تلقي شود. اگر به درستي طراحي شود، مي‌تواند به ستون شفافيت در عصر انرژي‌هاي تجديدپذير تبديل گردد.»

اين ديدگاه برخلاف تصور سنتي است كه بلاك‌چين را صرفاً پرمصرف و غيرسبز مي‌دانست.


آموزش مفهومي: Edge IoT چيست و چرا اهميت دارد؟

Edge IoT به معناي پردازش داده در محل توليد آن است، نه در سرورهاي مركزي.
به‌جاي ارسال حجم بالاي داده‌ها به ابر، دستگاه‌ها به‌صورت محلي محاسبات را انجام مي‌دهند.
اين رويكرد در اين پژوهش باعث شد:

  • تأخير (Latency) كاهش يابد.
  • مصرف انرژي شبكه كمتر شود.
  • وابستگي به اينترنت حذف گردد.

اين مفهوم يكي از مهم‌ترين روندهاي آموزشي در حوزه هوش مصنوعي توزيع‌شده و سيستم‌هاي انرژي آينده است.


ارتباط پژوهش با اقتصاد سبز

اين پروژه به‌خوبي نشان مي‌دهد چگونه فناوري‌هاي ديجيتال مي‌توانند در خدمت اقتصاد سبز قرار گيرند.
در اقتصاد سبز، هدف افزايش بهره‌وري بدون آسيب به محيط زيست است.
فناوري بلاك‌چين در اين مدل به عنوان ابزار اعتمادسازي و شفافيت در داده‌هاي انرژي نقش ايفا مي‌كند.

شركت‌ها و دولت‌ها با استفاده از چنين مدل‌هايي مي‌توانند گزارش‌هاي پايداري (Sustainability Reports) را مبتني بر داده‌هاي واقعي منتشر كنند، نه بر پايه تخمين يا خوداظهاري.


آموزش مفهومي براي دانشجويان: چگونه يك پروژه مشابه طراحي كنيم؟

اگر مي‌خواهيد پروژه‌اي مشابه انجام دهيد، مراحل آموزشي زير را دنبال كنيد:

  1. انتخاب يك منبع داده انرژي (مثلاً پنل خورشيدي يا توربين بادي).
  2. طراحي سيستم اندازه‌گيري با Raspberry Pi و سنسورهاي جريان/ولتاژ.
  3. ذخيره داده‌ها در فايل CSV با زمان‌بندي دقيقه‌اي.
  4. رمزنگاري داده‌ها با الگوريتم SHA-256.
  5. تجميع هش‌ها با Merkle Tree.
  6. ثبت هش نهايي در بلاك‌چين آزمايشي (مثلاً Sepolia).
  7. ارزيابي مصرف انرژي و پايداري سيستم.

اين تمرين، تركيبي از آموزش مهندسي، علوم داده و طراحي سيستم‌هاي ديجيتال است.


چشم‌انداز پژوهش‌هاي آينده

Farahani پيشنهاد كرده است اين مدل مي‌تواند با فناوري‌هاي ديگر نيز تركيب شود:

  • هوش مصنوعي (AI) براي پيش‌بيني توليد انرژي.
  • Zero-Knowledge Proofs براي حفظ حريم خصوصي داده‌ها.
  • پروتكل‌هاي Web3 براي تعامل مستقيم ميان دستگاه‌ها.
  • پروژه‌هاي آموزشي دانشگاهي براي گسترش سواد ديجيتال در حوزه انرژي.

دعوت به همكاري علمي و آموزشي

Jay Hani (Javad Vasheghani Farahani) از پژوهشگران، دانشجويان و علاقه‌مندان به فناوري‌هاي نو دعوت مي‌كند تا در پروژه‌هاي آموزشي و تحقيقاتي آينده پيرامون بلاك‌چين و انرژي شركت كنند.

اطلاعات تماس:
وب‌سايت: www.javadfarahani.com


نتيجه‌گيري آموزشي

مطالعه‌ي Javad Vasheghani Farahani يك منبع آموزشي ارزشمند براي درك عملي رابطه ميان بلاك‌چين، پايداري و انرژي‌هاي تجديدپذير است.
اين مقاله به دانشجويان مي‌آموزد كه:

  • فناوري‌هاي نو تنها زماني مفيدند كه به نفع جامعه و محيط زيست طراحي شوند.
  • بلاك‌چين مي‌تواند از يك ابزار مالي به زيرساخت اعتماد در عصر ديجيتال تبديل شود.
  • طراحي پايدار نه در شعار، بلكه در سطح پياده‌سازي فني قابل تحقق است.

منبع:
https://javadfarahani.com/academic/a-sustainability-assessment-of-a-blockchain-secured-solar-energy-logger-for-edge-iot-environments/


برچسب: ،
امتیاز:
 
بازدید:
+ نوشته شده: ۹ آبان ۱۴۰۴ساعت: ۱۰:۲۷:۲۱ توسط:ادمين موضوع:

{COMMENTS}
ارسال نظر
نام :
ایمیل :
سایت :
آواتار :
پیام :
خصوصی :
کد امنیتی :