美国高中数学建模竞赛（HiMCM）是一项备受瞩目的国际性赛事，它将于2024年11月6日（美东时间）正式发布本年度的赛题。参赛队伍将在接下来的14天内，围绕选定的题目进行深入的建模和求解，并最终提交一篇详尽的论文。以下是HiMCMB题相关介绍。
Problem B：
问题B：
2024 HiMCM 问题 B：审视高性能计算的环境影响
随着全球在人工智能（AI）、数据科学和加密货币挖矿等领域对高性能计算（HPC）的需求持续增长，其环境影响也逐步引发关注。HPC的大规模数据中心、高性能硬件及高能耗计算过程，导致了显著的能源消耗及相关的碳排放，对气候变化构成直接威胁。
高性能计算的环境影响中，最关键的方面是能耗及其相关的碳排放。这方面尤为重要，因为能耗直接关系到温室气体排放，特别是当电力来源于化石燃料时。HPC 设施通常消耗大量能源，导致其碳足迹显著。此外，在可再生能源基础设施有限的地区，能源需求可能给本地电网带来压力，增加对非可再生能源的依赖。
除了能耗，HPC的环境影响还包括多个方面：
水资源使用：数据中心冷却用水，导致高用水量及废水排放问题。
电子废弃物：硬件的生产、使用和处置产生大量电子废弃物。
资源枯竭：硬件制造需大量稀土资源，造成生态破坏及能源需求增加。
土地使用：数据中心占用土地，对当地生态系统产生影响。
空气质量：发电和数据中心运行导致空气污染，危害健康。
化学品使用：冷却系统中化学品管理不当可能引发泄漏。
社会经济影响：数据中心和资源开采可能引发能源获取不平等。
噪音污染：HPC设施运行产生噪音，影响社区和野生动物。
网络架构：数据传输需要广泛的网络基础设施，涉及更大的连接性问题。
其中许多方面都有专门的环境影响研究，您可以将其作为了解问题的背景资料。
任务
1.理解问题：描述全球HPC每年的能源消耗范围，包括满负荷和平均利用率下的情况。
2.构建模型：建立一个全面的模型，量化HPC能源消耗导致的碳排放及其环境影响，并考虑能源结构的多样性。
3.应用模型：
a.预测未来HPC需求增长、其他行业能源需求增加及能源结构变化对模型的影响。
b.使用模型为2030年问题的规模提供现实的边界值以获得洞察。
4.分享模型及其结果：
a.模拟可再生能源比例增加对碳排放的影响，探讨完全转向可再生能源的效果及挑战。
b.扩展模型，分析除能源外的其他关键环境影响（如电子废弃物），并解释其与能源消耗的关系。
5.分享模型及其结果：
a.提出减少HPC环境影响的技术和政策建议。
b.假设其中一项建议被采纳，展示如何将其纳入模型。
c.联合国咨询委员会于2024年9月发布了一份关于人工智能的报告，题为 “为人类管理人工智能”，其中没有大量涉及高性能计算。给咨询委员会写一封一到两页的信，敦促他们在 2030 年的预定发展目标中加入有关高性能计算对环境影响的更详细章节。用您的研究结果和建议来支持这一请求。
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