Biometanul, hidrogenul și AI pot transforma rețelele de gaze din România din infrastructură veche în motor al tranziției verzi. Iată cum se leagă toate piesele.
Companiile care investesc acum în gaze verzi și inteligență artificială vor dicta prețul energiei în România peste 10 ani. Restul vor cumpăra scump, la mâna pieței.
Asta se vede foarte clar în jurul datei de 11.12.2025, odată cu discuțiile de la Târgu Mureș despre biometan, hidrogen și tranziție energetică. Delgaz Grid arată că rețelele sale sunt deja pregătite pentru gaze verzi, Azomureș anunță proiecte mari pe hidrogen verde, iar autoritățile locale vorbesc deschis despre hub-uri energetice regionale. Lipsea ceva din discuție: cum le faci pe toate astea fezabile economic? Răspunsul realist, nu teoretic, este AI.
În seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”, articolul de față leagă două lumi care, de fapt, trebuie să funcționeze împreună: biometanul și hidrogenul ca soluții tehnice și AI-ul ca instrument care le face scalabile, sigure și profitabile.
1. De ce biometanul și hidrogenul chiar contează pentru România
Biometanul și hidrogenul nu sunt doar teme de conferință, ci două piese critice în puzzle-ul energetic al României până în 2030–2040.
- Biometanul: gaz produs din deșeuri agricole, zootehnice, nămol de epurare, deșeuri organice. Poate fi injectat în rețelele actuale de gaze, după condiționare.
- Hidrogenul: folosit ca vector de energie, adică mijloc de stocare și transport al energiei regenerabile (soare, vânt), acolo unde nu poate fi folosită direct.
Delgaz Grid spune clar: peste 26.000 km de rețea de gaze sunt deja 100% pregătiți pentru biometan, iar circa 70% din rețea (polietilenă) este, în mare parte, pregătită pentru hidrogen. Asta înseamnă că România nu pornește de la zero. Infrastructura există, dar trebuie operată mult mai inteligent decât până acum.
Și aici intră în scenă AI:
- pentru planificarea amestecului de gaze (gaz natural – biometan – hidrogen),
- pentru optimizarea fluxurilor în rețea,
- pentru monitorizarea în timp real a riscurilor (mai ales la hidrogen, care are alte proprietăți fizice decât gazul natural).
Fără AI, tot ce discutăm rămâne la nivel de proiect pilot, greu de scalat la nivel național.
2. Lecțiile proiectului 20HyGrid: ce s-a testat și ce urmează
Proiectul 20HyGrid al Delgaz Grid e una dintre primele demonstrații serioase că hidrogenul poate fi amestecat cu gaz natural în România, în condiții reale.
Ce a arătat 20HyGrid
- s-a demonstrat că un amestec de 20% hidrogen cu gaz natural poate circula sigur prin rețele existente;
- testele au inclus localități din județul Mureș și diverse tipuri de aparate;
- ulterior, s-au făcut extensii până la 23% și 30% hidrogen, inclusiv pe echipamente comerciale (uscătoare de cereale, cuptoare de pizza, centrale de putere mai mare).
Scopul declarat: obținerea de date tehnice solide pentru a fundamenta norme naționale privind hidrogenul în rețelele de distribuție.
Unde poate ajuta AI concret aici
Proiectele următoare anunțate de Delgaz Grid sunt, în esență, probleme clasice de optimizare și control – exact ceea ce AI face bine:
-
Simularea și optimizarea amestecului de gaze
Modele AI pot anticipa cum se comportă amestecurile cu 20–30% H₂ la diverse temperaturi, presiuni, tipuri de consumatori. În loc să testezi doar în câteva localități, poți simula mii de scenarii digitale, înainte de a băga amestecul într-o rețea reală. -
Monitorizarea în timp real a siguranței
Hidrogenul are:- molecule mai mici (difuzează mai ușor),
- flacără aproape invizibilă,
- alt comportament la scurgeri.
Un sistem clasic SCADA nu e suficient. AI poate corela date din senzori, modele de flux, comportament istoric și poate semnala anomalii subtile înainte să devină incidente.
-
Mentenanță predictivă pe rețele cu gaze verzi
Când bagi un nou tip de gaz într-o rețea veche, nu știi exact unde vor apărea probleme. Modelele de machine learning pot învăța:- ce tipuri de conducte au nevoie de verificări mai dese,
- ce zone sunt mai expuse la coroziune sau micro-scurgeri,
- cum se modifică performanța aparatelor casnice în timp.
Delgaz Grid deja pregătește proiecte unde va rula amestec de 23–30% hidrogen timp de cel puțin 6 luni în casele oamenilor din trei localități. Fără AI, analiza datelor din aceste teste ar fi lentă și fragmentată. Cu AI, poți transforma fiecare casă participantă într-un mini-laborator care produce informație utilă pentru întregul sistem național.
3. Biometanul: de la biogaz local la gaz inteligent în rețea
Biometanul este piesa „low hanging fruit” pentru România: avem agricultură, avem deșeuri, avem zootehnie, dar încă ardem bani în aer, la propriu.
Delgaz Grid anunță un proiect prin care vrea să preia biogazul de la un producător, să-l condiționeze la calitate de biometan și să-l injecteze în rețeaua de gaze naturale. Sună simplu, dar în practică sunt câteva provocări pe care AI le poate rezolva elegant:
3 provocări mari la biometan
-
Variabilitatea producției
Producția de biogaz depinde de: tipul de deșeu, temperatură, sezon agricol, modul de operare. E rar constantă. -
Calitatea gazului
Pentru a intra în rețea, biometanul trebuie să respecte limite stricte la compoziție, putere calorifică, impurități. -
Integrarea în piață
Biometanul nu e doar o chestiune tehnică, ci și comercială: trebuie vândut, contractat, raportat (de exemplu pentru certificate de origine).
Cum face AI biometanul „bancabil”
-
Predicția producției de biometan
Modele AI pot folosi date istorice (cantitate de deșeu, tip, umiditate, temperatură, sezon) pentru a estima producția pe zile și săptămâni. Asta ajută:- operatorul de rețea să știe cât poate prelua;
- producătorul să își construiască contracte mai sigure.
-
Control inteligent al stațiilor de upgrade
Stațiile care transformă biogazul în biometan pot fi optimizate cu AI pentru:- consum minim de electricitate;
- pierderi minime de metan;
- ajustare automată la variațiile de calitate ale biogazului brut.
-
Optimizarea economică
Un model AI poate recomanda când e mai avantajos să:- injectezi biometan în rețea,
- îl folosești pentru cogenerare locală,
- îl stochezi (acolo unde există capacități).
Așa biometanul trece de la „un proiect pilot simpatic” la un flux energetic cu marjă clară de profit, ceea ce contează enorm pentru bănci și investitori.
4. Hidrogenul industrial: cazul Azomureș și rolul AI
Azomureș este un exemplu foarte bun pentru cum arată, de fapt, tranziția verde în industrie: nu e romantică, e un Excel uriaș cu costuri, randamente și riscuri.
Compania lucrează la un proiect de eficientizare a producției de amoniac, combinat cu producție de hidrogen verde, cu o valoare de aproximativ 200 milioane euro și termen spre 2029, cu finanțare europeană. De ce nu fac direct totul verde? Pentru că hidrogenul verde este acum de 2–3 ori mai scump decât cel produs din combustibili fosili.
Aici AI poate influența direct costul final:
-
Optimizarea consumului de energie pentru electrolizoare
Hidrogenul verde e produs de electrolizoare alimentate cu energie electrică (ideal regenerabilă). AI poate decide:- când pornești/oprești electrolizoarele în funcție de prețul energiei în piață;
- cum combini energia din rețea cu producția proprie (fotovoltaic, eolian);
- cum eviți vârfurile de cost.
Rezultatul: un cost mediu al hidrogenului mai mic, probabil cu două cifre procentuale.
-
Integrarea hidrogenului importat / low carbon
Azomureș pregătește instalațiile pentru a absorbi mai mult hidrogen verde sau low carbon din import. AI poate gestiona:- amestecuri de hidrogen cu origini și calități diferite;
- decizii de cumpărare în funcție de preț, certificări de emisii, disponibilitate;
- trasabilitate pentru raportările ESG.
-
Utilizarea energiei „wasted” – proiectul Photosint
Proiectul Photosint încearcă să transforme energia irosită din instalațiile industriale în hidrogen și metanol. Cu AI, poți:- identifica în timp real excedentele de energie;
- decide când merită convertirea în hidrogen/metanol;
- ajusta parametrii de proces pentru randament maxim.
Pentru un combinat chimic mare, diferența dintre „fără AI” și „cu AI în buclă” nu e un detaliu tehnic, e diferența dintre proiect fezabil și proiect blocat la nivel de costuri operaționale.
5. Piață, preț și scheme de sprijin: unde AI poate da claritate
Dacă hidrogenul și biometanul sunt produse energetice, atunci trebuie tratate ca atare: trebuie să existe o piață, un preț, contracte, lichiditate. Cum spunea Dumitru Chisăliță, piața de hidrogen din România, în 2025, practic nu există.
Adevărul e simplu:
- fără scheme de sprijin (subvenții, contracte pentru diferență, tarife de injecție), proiectele nu pornesc;
- fără transparență și date despre costuri, producție, cerere, statul nu știe ce să susțină;
- fără încredere în date, băncile nu finanțează.
AI poate fi coloana vertebrală invizibilă a acestei piețe:
- platforme de tranzacționare inteligente pentru hidrogen și biometan, cu algoritmi care asigură potrivirea optimă între producători și consumatori;
- modele predictive ale cererii pentru industrie, transport, clădiri;
- simulări de impact pentru diferite scheme de sprijin, astfel încât guvernul să vadă, pe date, ce funcționează și ce nu.
Dacă europenii pun subvenție imediat ce vor să dezvolte ceva nou, cum remarca și Cristian Călin, atunci România are nevoie și de subvenție, și de inteligență în alocarea ei. Iar partea a doua e clar un job pentru AI.
6. De ce soluțiile hibride + AI sunt singura variantă realistă
Mesajul Delgaz Grid este corect și lucid: „totul electric, totul verde” nu e fezabil în orizontul apropiat. Soluția reală arată cam așa:
- energie electrică verde (solar, eolian),
- gaze verzi (biometan, hidrogen),
- încălzire centralizată modernizată,
- energie geotermală, nucleară ca bază stabilă,
- și peste toate, un strat de AI care coordonează tot.
Gazele verzi au un rol cheie: echilibrează variabilitatea surselor regenerabile. Când ai vânt și soare în exces, nu vrei să oprești turbinele, ci să muți energia în hidrogen sau să o stochezi în altă formă. Când nu ai producție regenerabilă, vrei să consumi inteligent din stoc.
AI ajută să răspunzi la întrebările grele, în timp real:
- unde trimit excesul de energie de azi ca să am flexibilitate mâine?;
- cum îmi programez producția industrială în funcție de mixul energetic disponibil?;
- cum reduc emisiile la cost minim, nu doar tehnic, ci și economic?
Aici se leagă, de fapt, toată seria „AI în Industria Energetică din România: Tranziția Verde”: nu vorbim doar de noi tehnologii energetice, ci de noi moduri de a lua decizii în sistemul energetic, bazate pe algoritmi și date, nu pe instinct.
Ce urmează pentru companii și autorități
Dacă ești companie din energie, industrie mare consumatoare, producător agricol sau autoritate locală, momentul de acum, sfârșit de 2025, e clar: tranziția energetică nu mai e proiect „de PR”. Este strategia ta de supraviețuire pe termen lung.
Trei direcții concrete unde merită acționat:
-
Pilot intern pe gaze verzi + AI
Fie că e un mic proiect de biometan de fermă, fie că e un amestec de hidrogen în consumul propriu, pornește cu:- senzori buni,
- colectare de date structurată,
- un model AI simplu pentru predicții și optimizare.
-
Parteneriat cu operatorii de rețea
Delgaz Grid și alți operatori au nevoie de parteneri reali în teren. Industria, agricultura, autoritățile locale pot veni cu:- locații pentru testare,
- date relevante,
- proiecte concrete (de ex. mobilitate pe hidrogen în zona metropolitană).
-
Capacitate internă pe date și AI
Fără oameni și competențe pe date, vei depinde mereu de alții. Merită:- să formezi o mică echipă de „energy data / AI champions”;
- să ai un plan clar de colectare și guvernanță a datelor energetice;
- să testezi tehnologii de AI pe cazuri specifice, nu generic.
România are infrastructură, are industrie, are resurse regenerabile și acum are și primele proiecte serioase pe biometan și hidrogen. Următorul pas este să adauge un strat de inteligență artificială peste tot acest ecosistem, ca să nu rămânem blocați în faza de „pilot etern”.
Tranziția verde se întâmplă deja, nu așteaptă să avem toate răspunsurile. Întrebarea reală este: vei fi dintre cei care modelează piața folosind AI și gaze verzi sau dintre cei care plătesc factura altora în 2030?