Генератор биткоинов: Генератор биткоинов: как генерировать BTC в 2021 году

где X _i и X j — хешрейты для сеток i и j , w _ij — пространственный вес между сетками i и j , а

7 n равно общему числу s.

Пространственная ассоциация

Как показано в уравнениях. (1) и (2) и подтверждены нашими интервью и другими исследованиями ^7,11,15,16 , наиболее значительными переменными затратами на добычу полезных ископаемых являются затраты на электроэнергию, которая используется для питания майнинговых объектов. Таким образом, большинство майнеров должны быть склонны к местам, которые могут обеспечить дешевые и постоянные источники энергии. Мы поместили глобальные данные электростанции ²³ в вышеупомянутую шестиугольную сетку и исследовали двумерную статистику Морана I _xy («Методы») между скоростью хэширования и всеми типами энергии, ископаемой, возобновляемой соответственно. Результаты указывают на высокую значимость пространственной связи между скоростью хэширования и всеми тремя энергетическими переменными (рис. 4), хотя 9 Морана0175 I между скоростью хэширования и ископаемой энергией ( I _hf  = 0,57) немного выше, чем между скоростью хэширования и возобновляемой энергией ( I _ч  0,5 0,57). Кроме того, мы разработали индекс «Пространственное попадание» («Методы») для определения областей, подходящих для возобновляемой добычи (рис. 5), таких как северные (гидро/геотермальные), пограничные районы США и Канады (гидро), центральные районы США. (Ветер), район реки Меконг (Гидро) и Кавказ (Гидро).

Рисунок 4

Двумерные диаграммы рассеяния Морана и эталонные распределения между скоростью хеширования и различными переменными энергии. ( a – c ) Двумерные статистические результаты Морана между скоростью хеширования и мощностью всех видов энергии ( a ), ископаемой энергии ( b ) и возобновляемой энергии ( c ) демонстрируют степень пространственная связь между ними. Точечная диаграмма изображена с пространственно запаздывающей энергоемкостью по оси y и исходной скоростью хеширования по оси x. Наклон линейной подгонки к графику рассеяния равен I Морана. Эталонное распределение демонстрирует результат путем случайной перестановки наблюдаемых значений по местоположениям, что изображено в виде кривой распределения слева. Короткая линия показывает значение коэффициента Морана I справа от эталонного распределения. Подробная информация о статистике представлена ​​в «Методах» и репозитории, как указано.

Полноразмерное изображение

Рисунок 5

Индекс «Пространственное попадание» указывает на потенциальные места, подходящие для возобновляемой добычи полезных ископаемых. Сетки с индексом «пространственного попадания» =  2 (т.е. пригодные для возобновляемой добычи) выделены зеленым цветом (n = 247). Подробная информация об определении и расчете индекса представлена ​​в разделе «Методы». Результаты, связанные с этой картой, показаны в дополнительной таблице S4. Результаты основаны на ежемесячных данных с июня 2018 г. по май 2019 г. Карта создана Geoda 1.18 (http://geodacenter.github.io/download.html). 9{n} (X_{i} — \overline{X})(Y_{j} — \overline{Y})}} $$

(5)

, где X _i и Y _j — скорость хеширования для сети i и мощность для сети j , \(\overline{X}\) и \(\overline{Y}\) — среднее арифметическое скорость хеширования и мощность для всех сетей, соответственно, w _ij — пространственный вес между сетками i и j и n равно общему количеству сеток.

Стоит отметить, что это адаптивный процесс, в котором добыча полезных ископаемых демонстрирует прочную пространственную связь с возобновляемыми источниками энергии. Возобновляемые источники энергии не всегда являются самым дешевым источником энергии, а иногда могут быть дорогими, если к ним также относятся затраты на передачу. Тем не менее, большинство видов возобновляемой энергии (например, гидроэлектростанции) несут в себе какие-то характеристики «скоропортящихся» продуктов, подобных фруктам (дешевизна в исходном месте и падающая до нуля стоимость в случае гниения). Поставщики возобновляемой энергии готовы предлагать майнерам большие скидки в пик сезона ¹⁸ . Таким образом, это становится идеальным сочетанием избытка возобновляемой энергии и «портативной» майнинговой деятельности. Майнеры не понимали этого на ранней стадии, пока учились и реагировали в ходе непрерывного тестирования и повторения. Это будет дополнительно рассмотрено в следующем разделе.

Пространственные флуктуации

Когда мы углубились в ежемесячные данные, мы обнаружили, что активность майнинга колебалась в пространстве на основе скользящего двенадцатимесячного хешрейта с июня 2018 года по май 2019 года. . Здесь мы используем 1500 TH/s в качестве порога для выбора сетей с не менее чем 100 майнинговыми установками для нашего анализа (дополнительное примечание 4). Что касается характеристик месячных колебаний, наблюдались сетки с хешрейтом более 1500 TH/s (n = 229), которые были объединены в двенадцать кластеров с помощью кластерного анализа с помощью K-medoids («Методы»). Далее мы разделили двенадцать кластеров на четыре группы в зависимости от реальной операционной среды: восходящие, нисходящие, относительно стабильные и сезонные колебания (рис. 6).

Рисунок 6

Классификация сеток с дифференцированным характером колебаний. ( a ) Сети с хешрейтом более 1500 TH/s (n = 229) разбиты на двенадцать кластеров в четырех группах. Индексы двенадцатимесячных колебаний медоидов нанесены на лепестковую диаграмму как представители каждого кластера. ( b ) Все наблюдаемые сетки нанесены на карту ( b ) с соответствующими категориями, с общей цветовой схемой образца для каждой категории на панели ( а) . Подробная информация о результатах представлена ​​в дополнительных таблицах S5, S6 и в репозитории. Результаты основаны на ежемесячных данных с июня 2018 г. по май 2019 г. Карта создана Geoda 1.18 (http://geodacenter.github.io/download.html).

Изображение в натуральную величину

Каждая флуктуирующая сетка колебалась по-своему, что может следовать комбинации нескольких закономерностей и может быть объяснено только в каждом отдельном случае. Однако здесь изучаются и обобщаются четыре основных шаблона. (i) Ценовой эффект: падение цены биткойна снижает прибыльность майнинга, как показано в уравнениях. (1) и (2). Крупные майнинговые фермы предпочитают мигрировать в места с более выгодными затратами или обновлять свои майнинговые машины, в то время как большинство индивидуальных или мелких майнеров не хотят предпринимать немедленные действия и ждут подходящего времени, чтобы снова открыть свои майнинговые установки. Все эти факторы приводят к изменению вычислительной мощности в сетях, но в разной степени. (ii) Сезонный эффект: некоторые майнеры привыкли периодически переводиться, чтобы использовать скидки, предлагаемые поставщиками в определенных сетях, где в пиковый сезон есть избыток энергии (например, сезон дождей для гидроэнергетических сетей). Это также происходит, когда эти майнеры возвращаются на свои прежние места в межсезонье. (iii) Эффект регулирования: отношение регулирующих органов резко влияет на поведение майнеров в соответствующих сетях. Благоприятные меры (например, субсидии, налоговые льготы) побуждают майнеров переезжать, в то время как неблагоприятные меры (например, запреты, налогообложение выбросов углерода) выталкивают майнеров. (iv) Итеративный эффект: первоначальная деятельность по добыче полезных ископаемых может начаться случайным образом из сетей, где обитают ранние верующие, технические фанаты или спекулянты. Майнеры (особенно крупные) продолжают учиться и искать лучшие места для майнинга. Процесс поиска оптимальных решений является итеративным, а радиус поиска расширяется до соседних сеток, а затем постепенно до глобального масштаба. Таким образом, значительная часть вычислительной мощности исходных сетей перемещается в хорошо оптимизированные сети. К сожалению, в рамках нашего исследования можно наблюдать только часть этой закономерности, поскольку анонимность сети Биткойн делает почти невозможным распознавание ранних местоположений майнинга.

Пространственные колебания бесконечны. Мы отмечаем, что недавнее изменение политики регулирования майнинга биткойнов в некоторых юрисдикциях (например, жесткие меры в Китае в 2021 году) вызвало новый виток пространственных колебаний и миграции. Деятельность по добыче биткойнов находится в процессе достижения нового пространственного равновесия ^31,32 . Мы считаем, что пространственный анализ здесь все еще будет применим в новых обстоятельствах.

Обсуждение

Мы представили углубленный анализ пространственного распределения и характеристик майнинга биткойнов с помощью восходящего отслеживания и геопространственной статистики. Наше исследование показывает, что добыча полезных ископаемых широко распространена по всему миру. Между тем, Моран I статистика указывает на сильную тенденцию его пространственной концентрации и привязки к местам производства энергии. Мы также считаем, что пространственное распределение майнинга биткойнов колеблется по разным моделям в соответствии с экономическими и нормативными изменениями. Более того, как подробно описано ниже, мы считаем, что наши выводы с пространственной точки зрения будут полезны для связанных исследований технологии блокчейна, финансовой эконометрики, устойчивого развития и других областей.

Во-первых, наши результаты показывают, что с точки зрения присутствия активность майнинга широко распространена, что соответствует децентрализованному характеру технологии блокчейн. Однако с точки зрения вычислительной мощности он продемонстрировал сильную тенденцию к пространственной концентрации, особенно в местах с обильным и дешевым энергоснабжением. Это явление увеличивает потенциальный риск атаки 51% ¹¹ и сделать всю сеть более уязвимой из-за нормативных изменений, стихийных бедствий или других ограничений в определенных местах. Указав на эту ловушку, мы надеемся, что наш анализ поможет вдохновить на улучшение дизайна блокчейна, который будет дополнительно оценивать риск концентрации не только по структуре собственности, но и по географическому распределению.

Во-вторых, мы обнаружили, что наш анализ может помочь оценить рыночную стоимость криптовалютных активов и внести свой вклад в качестве входного слоя для моделей ценообразования нейронных сетей. Количество участников Биткойн, объем вычислительной мощности и разнообразие местоположений майнинга следует рассматривать как показатели того, насколько широко принят консенсус. Эти факторы можно использовать для измерения положительной обратной связи между сетевыми эффектами и безопасностью: более широкий консенсус и большее количество участников приводят к более высокой ценности, что, в свою очередь, привлекает больше майнеров и повышает безопасность проверки транзакций 9.0863 26 . Более того, смещение мощностей майнинга между биткойнами и альткоинами должно указывать на эффект перелива цен между криптовалютными активами и рынками ¹⁰ . Фактически, все они могут быть определены количественно и структурированы как отдельный входной слой для моделей ценообразования нейронных сетей ³³ и дополнительно оценены жизнеспособность путем тестирования на исторических данных. Если эффективность будет доказана, мы считаем, что наши методологии и эмпирические результаты могут способствовать устранению несоответствия цен и созданию новых идей в области управления криптоактивами.

В-третьих, понимание пространственного распределения майнинга биткойнов имеет решающее значение для точной оценки вопросов устойчивости и предоставления практических предложений по более экологичной майнинговой деятельности. Пространственный след майнинга биткойнов является одним из фундаментальных факторов, влияющих на точность оценок энергопотребления и выбросов углерода ^7,15 . Наши результаты предоставляют эмпирические данные о распределении и динамике горнодобывающей деятельности, которые помогают оценить потребление энергии и выбросы углерода на основе реальной ситуации, а не теоретических предположений. Между тем, в ряде исследований пытались дать предложения по снижению воздействия майнинга криптовалюты на окружающую среду, например, менее энергоемкие альтернативы механизму проверки работоспособности или направление вычислительной мощности и энергии для более значимого использования ^3,11,34 . Все это хорошие попытки, хотя они могут столкнуться с техническими проблемами или по-прежнему не иметь достаточного консенсуса. Основываясь на пространственном анализе, мы предполагаем, что в краткосрочной перспективе осуществимым способом является создание глобальной системы регулирования деятельности по добыче полезных ископаемых и мотивации майнеров к местам, богатым возобновляемыми источниками энергии, особенно там, где имеются избыточные мощности.

И последнее, но не менее важное: добыча биткойнов, возникшая в результате обмена почтой криптографического сообщества, оказала существенное влияние на наш реальный мир с точки зрения рыночной капитализации, пространственного присутствия, потребления энергии и выбросов углерода. Он также предоставляет исследователям замечательный эксперимент ³⁵ прозрачные правила, общедоступность данных и живое взаимодействие. Мы надеемся, что наш анализ, проведенный с пространственной точки зрения, будет и впредь вдохновлять на дальнейшие межотраслевые связи между географией, устойчивым развитием, экономикой, финансами и технологиями.

Методы

Обработка данных

Десенсибилизированные, геокодированные и агрегированные данные скорости хеширования (всего 42 820 записей) приведены в дополнительной таблице S1. Данные были извлечены из записей майнинга партнерских пулов на уровне миллионов. Все важные или конфиденциальные данные были десенсибилизированы, чтобы полностью защитить конфиденциальность всех участников майнинга. Обратите внимание, что исследовательская группа не имеет прямого доступа к исходным адресам интернет-протокола (IP) или любым другим данным о конфиденциальности. IP-адреса майнинга были преобразованы и геокодированы в физические местоположения в соответствии с инструкциями исследовательской группы. IP-адреса можно локализовать с помощью ip2location.com или аналогичных инструментов. Наименование и классификация стран и регионов соответствуют рекомендациям Всемирного банка ³⁶ . Данные скорости хеширования в дополнительной таблице S1, наконец, организованы по месяцам, географическому названию, идентификатору местоположения (с уникальными координатами долготы и широты) и скорости хеширования (максимальное, минимальное и среднее значение каждого месяца). Отметив идентификатор местоположения, мы обнаруживаем активность майнинга биткойнов в 6062 уникальных местах из 139 стран и регионов (дополнительные таблицы S2, S3) и визуализируем результаты на рис. 1.

Институт ресурсов, 2019 г.), чтобы указать на изобилие различных видов энергии в определенных местах. Для анализа мы выбрали следующие поля: географическое название, идентификатор местоположения (координаты долготы и широты, gppd_idnr), primary_fuel и capacity_mw. Основываясь на типах энергии, обычно используемых для горнодобывающей деятельности, мы классифицируем нефть, газ, нефтепродукты и уголь как ископаемые источники энергии, гидро-, геотермальную, солнечную и ветровую энергию как возобновляемые источники энергии, а остальные типы энергии как другие.

Метод сетки и предварительная обработка

В этом подразделе мы объясним, какая система геосетки используется для анализа и как мы связываем данные о скорости хеширования и мощности с системой сетки. Дискретная глобальная сеточная система (DGGS), имеющая вид мозаики, покрывающей всю поверхность Земли, часто используется в качестве геометрической основы для построения структур геопространственных данных ^37,38 . Наш анализ основан на двух общедоступных инструментах и ​​ресурсах шестиугольной сетки ^39,40 . Пустые наборы данных сетки (без данных атрибутов) предоставляются в репозитории GitHub. Исходная скорость хеширования, данные о мощности и информация о сети хранятся на разных уровнях. Затем мы исследуем пространственное соединение, подсчитывая и объединяя данные о скорости хеширования и мощности каждого местоположения в связанную сетку (т. е. точка местоположения долготы и широты находится в данной сетке). Таким образом, данные о скорости хэширования и мощности на основе точек объединяются в пустые наборы данных сетки. Результаты предоставляются в репозитории, а сценарий для межуровневой операции публикуется на GitHub. Этот шаг также можно выполнить в среде общей географической информационной системы (ГИС).

Кроме того, мы предварительно обработали некоторые объединенные данные сетки следующим образом. (i) «HrateAvg» рассчитывается как средний показатель хешрейта за двенадцать месяцев для каждой сетки; (ii) «HrateShare» рассчитывается как процентная доля хэшрейта каждой сетки от общего количества; и (iii) как скорость хеширования, так и данные о мощности каждой сети стандартизированы, как показано ниже.

$$ X\_ZS = ZSCORE(log_{10} (X + 1)) $$

(6)

где X_ZS стандартизированное значение по методу Z-оценки ( Z  = \(\frac{x — \mu }{\sigma}\), \(\mu\) — среднее значение выборки, \( \sigma\) — стандартное отклонение выборки), и X — это необработанное значение скорости хеширования или мощности.

Пространственная статистика

В репозитории представлены два типа матриц пространственных весов, помогающих в дальнейшем анализе. Мы рассчитываем пространственные веса на основе смежности королевы (имеющей общее ребро или вершину), которые выражают соседнюю структуру между сетками. Разница между двумя матрицами пространственных весов заключается в том, учитывается ли отношение in-situ (т.е. диагональ матрицы весов).

Статистика Морана I ⁴¹ является широко используемым индикатором пространственной концентрации (автокорреляция) и проиллюстрирована в уравнении. (3). По сути, статистика Морана I демонстрирует связь между переменной (в отклонении от среднего) и ее пространственным отставанием (средневзвешенное значение соседних сеток). Мы используем пакет Python PySAL ⁴² для расчета статистики Морана I для скорости хеширования и соответствующего эталонного распределения ниже 999.перестановки. Результаты ( I  = 0,65, псевдо p  = 0,001, z  = 97,8) предполагают решительное отклонение нулевой гипотезы пространственной случайности. Точно так же исследуется двумерная статистика Морана I _xy между скоростью хеширования и мощностью всех типов энергии, ископаемых и возобновляемых. Разница в том, что двумерная статистика демонстрирует связь между одной переменной (скорость хеширования) и пространственным отставанием другой переменной (мощность). В нашем случае пространственное отставание мощности учитывает значение на месте путем применения матрицы пространственных весов, включая диагональ. Результаты ( I _га  = 0,59, псевдо р  = 0,001, z  = 60,7; I _hf  = 0,57, псевдо p  = 0,001, z  = 59,6; I _hr  = 0,51, псевдо p  = 0,001, z  = 53,6) указывают на высокую значимость пространственной связи между скоростью хеширования и всеми тремя энергетическими переменными. Код, настройки воспроизводимости и выходные данные заархивированы на GitHub.

Getis and Ord’s G _i statistic ⁴³ далее используется для указания местоположения кластеров добычи полезных ископаемых и проиллюстрировано в уравнении. (4). Статистика G ^* _i уточняется путем включения значения in-situ в заданной сетке (т. е. применяется матрица пространственного веса, включая диагональ). Рассчитывается статистика G ^* _i для каждой сетки с оценкой значимости и сравнивается с глобальным средним. Значение, превышающее среднее, указывает на горячую точку (группа «высокий-высокий»), а значение меньше среднего указывает на «холодную точку» (кластер «низкая-низкая») ⁴⁴ . Вычисления выполняются, а результаты визуализируются в Geoda ⁴⁴ (перестановки = 999 и случайное начальное число = 123 456 789 по умолчанию для воспроизводимости).

Затем мы вводим понятие «индекса пространственного попадания» для определения сетей, пригодных для возобновляемой добычи полезных ископаемых, которое определяется как

$$ Пространственный\;индекс попадания\;\, = \left\{ {\begin{array }{*{20}l} {2,\quad {\text{hash}}\;{\text{скорость}} > 0 \cup {\text{вместимость}}\_{\text{sl}}\ {\ text {из}} \; {\ text {возобновляемых}} > {\ text {ископаемое}}} \\ {1, \ quad {\ text {хеш}} \; {\ text {скорость}} > 0 \cup {\ text {емкость}} \ _ {\ text {sl}} \; {\ text {of}} \; {\ text {возобновляемый}} \ le {\ text {ископаемое}}} \\ { 0, \ quad {\ text {хэш}} \; {\ text {скорость}} \; {\ text {in}} \; {\ text {}} \; {\ text {дан}} \; { \text{сетка}} = 0} \\ \end{массив} } \right. $$

(7)

Индекс «пространственного совпадения» рассчитывается для определения сетей, в которых значение скорости хэширования больше 0, а мощность возобновляемых источников энергии с пространственным отставанием больше, чем у ископаемых источников энергии. Далее мы можем использовать исходные данные о мощности, чтобы отследить конкретный тип возобновляемой энергии (гидро-, геотермальная, солнечная или ветровая) для сетей с индексом «Пространственное попадание», равным 2. Результаты (с сетями, подходящими для возобновляемых источников энергии) майнинг, выделенный зеленым цветом), также визуализируются в Geoda (рис. 5).

Кластерный анализ

Мы используем 1500 TH/s в качестве порога для выбора гридов для кластерного анализа пространственных флуктуаций, поскольку трудно предсказать поведение майнинга в гридах только с несколькими буровыми установками. В период нашего исследования хешрейт типичной майнинговой установки составлял примерно 15 TH/s. Сеть с хешрейтом более 1500 TH/s означает, что в данной сети есть не менее 100 майнинг-ферм (что эквивалентно небольшой майнинг-ферме). Таким образом, 229 сеток из всех 9Выбрано 33 сетки с зонами майнинга.

Индекс колебаний измеряет амплитуду ежемесячных колебаний скорости хеширования в заданной сетке, определяемой как

$$ Hrate\_fluc = \frac{{M_{i} — \overline{M}}}{{\overline {M}}} $$

(8)

где M _i — скорость хэширования каждого месяца (с июня 2018 г. по май 2019 г.) для данной сетки и \(\overline{M} \) — это средняя скорость хэширования в этой сетке за двенадцать месяцев.

Результаты сохраняются в наборах данных сетки и публикуются на GitHub. Индекс колебаний далее классифицируется как

$$ Hrate\_fluc\_code = \left\{ {\begin{array}{*{20}l} {6{}\;\left({{\text{стремительно растущий}}\;{\text{ увеличить}}} \right),\quad {\text{Hrate}}\_{\text{fluc}} > 1} \\ {5{}\;\left( {\text{значимый}}\; {\text{увеличение}}} \right),\quad 1 \ge {\text{Hrate}}\_{\text{fluc}} > 0,75} \\ {{ }4{ }\;\left( { {\text{умеренное}}\;{\text{увеличение}}} \right),\quad 0,75 \ge {\text{Hrate}}\_{\text{fluc}} > 0,25} \\ {3\ ;{ }\left( {\text{относительно}}\;{\text{стабильный}}} \right),\quad 0,25 \ge {\text{Hrate}}\_{\text{fluc}} \ ge — 0,25} \\ {2{ }\;\left( {\text{умеренный}}\;{\text{уменьшение}}} \right),\quad — 0,75 \ge {\text{Hrate}} _{{{\text{fluc}}}} > — 0,25} \\ {1 \;\left( {значительное \;снижение} \right),\quad — 1 \ge {\text{Hrate}}_{ {{\text{fluc}}}} > — 0,75} \\ \end{массив} } \right. $$

(9)

Мы используем классический метод разделения кластеров (k-medoids с PAM) и выполняем анализ с помощью пакетов Python scikit-learn и scikit-learn-extra ⁴⁵ . Код и настройки для кластеризации предоставлены в репозитории. Результаты кластеризации для каждой сетки (дополнительная таблица S5) добавляются в наборы данных сетки и визуализируются в Geoda. Двенадцать медоидов (дополнительная таблица S6) в качестве представителей каждого кластера извлекаются и дополнительно подразделяются на четыре группы на основе понимания реальных операций по добыче полезных ископаемых: восходящие, нисходящие, относительно стабильные и сезонные колебания (рис. 6).

Анализ устойчивости

Для пространственной статистики мы используем вычислительный подход, основанный на перестановке, который вычисляет эталонное распределение для статистики путем случайной перестановки наблюдаемых значений по местоположениям. Статистика вычисляется для каждого из этих случайно перемешанных наборов данных, что дает эталонное распределение. Этот подход не чувствителен к потенциальным нарушениям лежащих в основе допущений и, таким образом, является более надежным ⁴⁴ . Это можно легко проверить, повторив процесс на основе кода, который мы предоставили на Github (https://github.com/jricb/bitcoin_mining_spatial_analysis).

Для кластерного анализа метод k-medoids используется для минимизации суммы расстояний от наблюдений в каждом кластере до репрезентативного центра (медоида) для этого кластера ⁴⁴ . В отличие от k-средних и k-медиан, k-medoids использует фактические наблюдения и не перемещает центр кластера в сторону выброса ⁴⁵ . Таким образом, он может быть более устойчивым к шуму и выбросам. Например, мы тестируем различные методы и обнаруживаем, что сетки 444 и 673 должным образом разделены на категорию 10 под k-medoids.

Существует несколько алгоритмов вычисления k-medoids. Подход, который мы использовали, представляет собой алгоритм разделения вокруг медоидов (PAM), который состоит из двух шагов: Build (жадная инициализация медоидов из набора данных) и Swap (вычисление стоимости замены одного медоида на любую немедоидную точку и остановка, когда целевая функция не изменилась) ⁴⁵ . Мы заметили, что очень похожие результаты получаются при различных итерациях и настройках инициализации. Это также можно повторить, следуя коду и инструкциям, которые мы предоставили на Github.

Ограничения исследования

Мы признаем, что в нашем анализе есть некоторые ограничения. Во-первых, выборка записей горных работ может быть не вполне репрезентативной. Пулы, с которыми мы сотрудничаем, — это BTC.com (основной) и AntPool (перекрестная проверка). Обе были дочерними компаниями Bitmain (первая была продана BIT в 2021 году) и на их долю приходилось примерно 30% от общего хешрейта в период нашего исследования. Крупные и средние майнеры могут распределять свои вычислительные мощности пропорционально основным пулам, в то время как мелкие или отдельные майнеры могут выбирать близлежащие пулы или заниматься майнингом в одиночку. Таким образом, выборка может лучше представлять крупных и средних майнеров, а не мелких. Это означает, что местоположений майнинга может быть больше, чем обнаружено, и активность майнинга может распределяться более равномерно, чем показано. Тем не менее, насколько нам известно, набор данных в этом исследовании должен быть наиболее полной выборкой для добычи полезных ископаемых на этом уровне детализации.

Во-вторых, поддельные IP-адреса могут помешать отслеживанию реального местоположения. Некоторые майнеры используют виртуальные частные сети (VPN), чтобы намеренно скрыть свое местоположение ^15,17 или управлять своими майнинговыми установками через облачные сервисы. Однако разумно предположить, что у подавляющего большинства майнеров мало стимулов для использования VPN, учитывая результирующую задержку ¹⁵ . Подключения от облачных сервисов максимально перенаправлены на исходные адреса инженерами партнерских пулов. Однако мы не можем гарантировать, что фальшивое влияние IP, связанное с восходящим подходом, полностью устранено.

В-третьих, аппроксимация возобновляемой энергии в каждой сети может быть занижена из-за наличия данных о глобальных электростанциях. Как отмечают Байерс и соавт. ²⁶ , трудно собрать информацию об относительно новых и небольших возобновляемых электростанциях, поскольку они не всегда регистрируются в общедоступной документации. Когда мы агрегируем данные электростанций из каждого места, чтобы приблизительно оценить изобилие энергии в соответствующей сети, это приведет к тому, что возобновляемые источники энергии будут менее широко использоваться в качестве ископаемых источников энергии.

Наконец, пространственное распределение и характеристики горнодобывающей деятельности не являются стационарными и продолжают развиваться в соответствии с различными нормативными и экономическими сценариями. Например, деятельность по добыче полезных ископаемых резко изменилась в пространстве после того, как в 2021 году китайские власти снова приняли ряд мер по добыче биткойнов. Последние данные о действиях по майнингу еще не доступны. Однако мы уверены, что наши аналитические методы и большинство результатов по-прежнему будут применимы в новых обстоятельствах. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы проследить пространственную динамику горнодобывающей деятельности и сделать выводы о конечной форме подобной самостоятельной производственной деятельности.

Доступность данных

Все данные, использованные в исследовании, предоставлены на GitHub (https://github.com/jricb/bitcoin_mining_spatial_analysis), в дополнительной информации или общедоступны в Интернете, как указано.

Доступность кода

Библиотеку пространственного анализа Python (PySAL) можно загрузить с https://pysal.org/. Geoda можно скачать с http://geodacenter.github.io/. Пакеты Python scikit-learn и scikit-learn-extra можно загрузить с https://scikit-learn.org/ и https://scikit-learn-extra.readthedocs.io/ соответственно. Код для индивидуального пространственного анализа доступен на GitHub по адресу https://github.com/jricb/bitcoin_mining_spatial_analysis.

Ссылки

1. Накамото, С. Биткойн: одноранговая электронная кассовая система (Bitcoin.org, 2008).

   Google ученый

2. Нараянан, А. и др. Биткойн и криптовалютные технологии: всестороннее введение (Princeton University Press, 2016).

   МАТЕМАТИКА

   Google ученый

3. Чорш, Ф. и Шойерманн, Б. Биткойн и не только: технический обзор децентрализованных цифровых валют. Комм. IEEE. Surv. Репетитор. 18 (3), 2084–2123 (2016).

   Артикул

   Google ученый

4. Тейлор, М. Б. Биткойн и эпоха изготовленного на заказ кремния. Международная конференция по компиляторам, архитектуре и синтезу для встраиваемых систем, 2013 г. ( CASES ), 1–10 (2013 г.).

5. Тейлор, М. Б. Эволюция биткойн-оборудования. Компьютер 50 (9), 58–66 (2017).

   Артикул

   Google ученый

6. О’Дуайер, К. Дж. и Мэлоун, Д. Майнинг биткойнов и его энергетический след. 25-я IET Irish Signals & Systems Conference 2014 и 2014 Китайско-ирландская международная конференция по информационным и коммуникационным технологиям 280–285 (2014).

7. Краузе М. Дж. и Толаймат Т. Количественная оценка затрат на энергию и выбросы углерода при добыче криптовалют. Нац. Поддерживать. 1 , 711–718 (2018).

   Артикул

   Google ученый

8. Де Врис, А. Растущая энергетическая проблема Биткойна. Джоуль 2 (5), 801–805 (2018).

   Артикул

   Google ученый

9. Сигаки Х.Ю.Д., Перк М. и Рибейро Х.В. Модели кластеризации эффективности и взросления рынка криптовалют. науч. Отчет 9 , 1440 (2019).

   ОБЪЯВЛЕНИЕ
   Статья

   Google ученый

10. Джудичи, П. и Пагноттони, П. Высокочастотные вторичные эффекты изменения цен на рынках биткойнов. Риски 7 (4), 111 (2019).

    Артикул

    Google ученый

11. Вранкен, Х. Устойчивость биткойнов и блокчейнов. Курс. мнение Окружающая среда. Поддерживать. 28 , 1–9 (2017).

    Артикул

    Google ученый

12. Джунгато П., Рана Р., Тарабелла А. и Триказе К. Текущие тенденции в области устойчивости биткойнов и связанных с ними технологий блокчейна. Устойчивое развитие 9 (12), 2214 (2017).

    Артикул

    Google ученый

13. Мора, К. и др. Одна только эмиссия биткойнов может привести к глобальному потеплению выше 2°C. Нац. Клим. Изменение 8 , 931–933 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ
    Статья

    Google ученый

14. Фотейнис, С. Тревожный углеродный след Биткойна. Природа 554 , 169 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ
    КАС
    Статья

    Google ученый

15. Столл, К., Клаассен, Л. и Галлерсдорфер, У. Углеродный след биткойна. Джоуль 3 (7), 1647–1661 (2019).

    Артикул

    Google ученый

16. Бландин, А. и др. 3-е глобальное сравнительное исследование криптоактивов (Кембриджский центр альтернативных финансов, 2020 г.).

    Книга

    Google ученый

17. Карта добычи биткойнов. Кембриджский центр альтернативных финансов. https://cbeci.org/mining_map. По состоянию на 23 ноября 2021 г.

18. Бендиксен, С., Гиббонс, С. и Лим, Э. Сеть майнинга биткойнов — тенденции, средняя стоимость создания, потребление электроэнергии и источники (CoinShares Research, 2019).

    Google ученый

19. von Thünen, JH Изолированное государство, английское издание Der Isolierte Staat (Пергамон, 1966).

    Google ученый

20. Маршалл, А. Принципы экономики (1890) 8-е изд. (Макмиллан, 1920).

    Google ученый

21. Кругман П. Возрастающая отдача и экономическая география. Ж. полит. Экон. 99 (3), 483–499 (1991).

    Артикул

    Google ученый

22. Дикен, П. Глобальный сдвиг: изменение глобальной экономической карты в 21 веке 4-е изд. (Мудрец, 2003).

    Google ученый

23. Байерс, Л. и др. . Глобальная база данных электростанций (Институт мировых ресурсов, 2019 г.). https://datasets.wri.org/

24. Кролл, Дж. А., Дэйви, И. К. и Фельтен, Э. У. Экономика майнинга биткойнов, или Биткойн в присутствии противников. 12-й семинар по экономике информационной безопасности ( WEIS ) 1–21 (2013).

25. Хоуи, Н. Игра по добыче биткойнов. Ledger 1 , 53–68 (2016).

    Артикул

    Google ученый

26. Каталини, К. и Ганс, Дж. С. Немного простой экономики блокчейна. Комм. ACM 63 (7), 80–90 (2020).

    Артикул

    Google ученый

27. Бландин, А. и др. Глобальное исследование нормативно-правовой базы криптоактивов (Кембриджский центр альтернативных финансов, 2019 г. ).

    Книга

    Google ученый

28. Plattsburgh снимает запрет на операции по добыче криптовалюты (Ассошиэйтед Пресс, 2019). https://www.northcountrypublicradio.org/news/story/38175/201

    /plattsburgh-lifts-ban-on-cryptocurrency-mining-operations

    • Feng, Z. Почему китайские майнеры биткойнов переезжают в Техас ( Би-би-си, 2021). https://www.bbc.com/news/world-us-canada-58414555

    • Артур, В. Б. Основы экономики сложности. Нац. Преподобный физ. 3 , 136–145 (2021).

      Артикул

      Google ученый

    • Гент, Э. Медленная золотая лихорадка Crypto. IEEE Spectrum (2021 г.).

    • Кембриджские данные показывают, что добыча биткойнов происходит в движении. BBC https://www.bbc.com/news/technology-57811959 (2021).

    • Pagnottoni, P. Модели нейронных сетей для оценки опционов на биткойны. Фронт. Артиф. Интел. 2 , 5 (2019).

      Артикул

      Google ученый

    • Fairley, P. Ethereum планирует сократить абсурдное потребление энергии на 99 процентов. IEEE Spectrum (2019 г.).

    • Беме, Р., Кристин, Н., Эдельман, Б. и Мур, Т. Биткойн: экономика, технология и управление. Ж. эконом. Перспектива. 29 (2), 213–238 (2015).

      Артикул

      Google ученый

    • Классификация стран (справочная служба данных Всемирного банка). https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/topics/19280-country-classification. По состоянию на 4 августа 2021 г.

    • Дискретная глобальная сетка (Википедия). https://en.wikipedia. org/wiki/Дискретная_глобальная_сетка. По состоянию на 6 июля 2021 г.

    • Сар, К., Уайт, Д. и Кимерлинг, А. Дж. Геодезические дискретные глобальные сеточные системы. Картогр. геогр. Инф. науч. 30 (2), 121–134 (2003).

      Артикул

      Google ученый

    • Hexagon Discrete Global Grids (Cartogeek, ArcGIS Online). https://www.arcgis.com/home/item.html?id=38e3e0453e4040c69ff5e9fde306c12c. По состоянию на 6 июля 2021 г.

    • Создать мозаику шестиугольников (Уайтакер Т., ArcGIS Online). https://www.arcgis.com/home/item.html?id=03388990d3274160afe240ac54763e57. По состоянию на 6 июля 2021 г.

    • Моран, П. А. П. Интерпретация статистических карт. JR Stat. соц. сер. Б Методол. 10 (2), 243–251 (1948).

      MathSciNet
      МАТЕМАТИКА

      Google ученый

    • «>

      Рей, С. Дж. и Анселин, Л. PySAL: библиотека методов пространственного анализа Python. Ред. Рег. Стад. 37 (1), 5–27 (2007).

      Google ученый

    • Орд, Дж. К. и Гетис, А. Статистика локальной пространственной автокорреляции: проблемы распределения и приложение. Геогр. Анальный. 27 (4), 286–306 (1995).

      Артикул

      Google ученый

    • Анселин Л., Сябри И. и Хо Ю. Геода: Введение в анализ пространственных данных. Геогр. Анальный. 38 (1), 5–22 (2006).

      Артикул

      Google ученый

    • Педрегоса, Ф. и др. Scikit-learn: Машинное обучение в Python. Дж. Маха. Учиться. Рез. 12 , 2825–2830 (2011).

      MathSciNet
      МАТЕМАТИКА

      Google ученый

Скачать ссылки

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Chee-We Ng, Shun Zhang, Micree Zhan, Zhong Zhuang, Alice Wang, WWG, J. Y. Lu, Zilong Wang, Zhaoye Xie и Mola Gao за их ценные комментарии.

Информация об авторе

Авторы и организации

1. Ключевая лаборатория моделирования регионального устойчивого развития, Институт географических наук и исследований природных ресурсов, Китайская академия наук, Пекин, Китай

   Wei Sun & Fengjun Jin College

9 9 ресурсов и окружающей среды, Университет Китайской академии наук, Пекин, Китай

Wei Sun & Fengjun Jin

2. Школа компьютерных наук, Пекинский университет информационных наук и технологий, Пекин, Китай

   Haitao Jin & Zhengjun Dai

3. BTC Team, Bit Mining Limited, Гонконг, Китай

   Lingming Kong & Yihao Peng

. этот автор в
PubMed Google Scholar

Contributions

W. S. и HJ задумали исследование и разработали подход к анализу. Л.К. и Ю.П. получили и обработали исходные данные добычи. З.Д. разработанная часть кода. Ф.Дж. руководил исследованием и комментировал его. В.С. проанализировали данные и составили рукопись.

Автор, ответственный за переписку

Вэй Сун.

Декларации этики

Конкурирующие интересы

Авторы декларируют следующие конкурирующие интересы: HJ заявляет о финансовых активах в биткойнах на сумму менее 500 долларов США. Л.К. и Ю.П. работают на BTC.com. Остальные авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

Дополнительная информация

Примечание издателя

Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и ​​институциональной принадлежности.

Дополнительная информация

Дополнительная информация.

Дополнительная таблица S1.

Дополнительная таблица S2.

Дополнительная таблица S3.

Дополнительная таблица S4.

Дополнительная таблица S5.

Дополнительная таблица S6.

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License, которая разрешает использование, совместное использование, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате при условии, что вы указываете соответствующие права на первоначальный автор(ы) и источник, предоставьте ссылку на лицензию Creative Commons и укажите, были ли внесены изменения. Изображения или другие сторонние материалы в этой статье включены в лицензию Creative Commons на статью, если иное не указано в кредитной строке материала. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, а ваше предполагаемое использование не разрешено законом или выходит за рамки разрешенного использования, вам необходимо получить разрешение непосредственно от правообладателя. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Перепечатки и разрешения

Об этой статье

Комментарии

Отправляя комментарий, вы соглашаетесь соблюдать наши Условия и правила сообщества. Если вы обнаружите что-то оскорбительное или не соответствующее нашим условиям или правилам, отметьте это как неприемлемое.

Скачать PDF

Как Биткойн возродил угольную электростанцию ​​Greenidge Generation на озере Сенека

Спустя десятилетие и 1 триллион долларов после дебюта Биткойна экологический след «добычи» криптовалюты все еще горячо оспаривается. Однако несомненно то, что количество электроэнергии, необходимой для этого процесса, растет с головокружительной скоростью. Каждый раз, когда транзакции добавляются в цифровой реестр Биткойна, они должны быть проверены его сетью, что требует от «майнеров» выделения огромных вычислительных мощностей для решения криптографических задач. По мере того, как к сети присоединяется все больше майнеров, привлеченных стремительно растущей стоимостью биткойнов, которые они получают в обмен на свою работу, головоломки становятся все сложнее, требуя все больших вычислительных мощностей и, следовательно, электричества для решения.

По оценкам, добыча биткойнов потребляет больше электроэнергии, чем многие целые страны. С 2019 года, когда Центр альтернативных финансов Кембриджского университета поставил потребности криптовалюты в электроэнергии выше, чем в Швейцарии, ее потребление увеличилось более чем вдвое, превысив потребление Швеции. Энергия, используемая сетью Биткойн за один год, могла бы питать все чайники в Соединенном Королевстве более трех десятилетий.

Повышение спроса на электроэнергию во всем мире рискованно, особенно в то время, когда окно для значительного сокращения выбросов парниковых газов быстро закрывается. Сторонники Биткойна хотят, чтобы вы поверили, что многие или даже большинство операций по добыче полезных ископаемых осуществляются в отдаленных местах с использованием возобновляемых источников энергии, которые в противном случае были бы потрачены впустую. У биткойн-майнеров есть стимул поддерживать низкие цены на электроэнергию, считают они, поэтому они, вероятно, будут искать самую дешевую электроэнергию. Джек Дорси и Илон Маск, чьи соответствующие компании Square и Tesla вложили значительные средства в биткойн, утверждают, что криптовалюта фактически ускорит переход к зеленой энергетике, направив инвестиции в возобновляемые источники энергии. В документе, подготовленном Square, прогнозируется, что производители электроэнергии и майнеры биткойнов скоро станут одним и тем же.

На сонном берегу озера Сенека в Дрездене, штат Нью-Йорк, это предсказание уже сбывается. Greenidge Generation, бывшая угольная электростанция, которая перешла на природный газ и начала добычу биткойнов, позиционирует себя как часть будущего чистой энергии. В рекламных материалах компании описывается «чистый» и «экологически безопасный» завод с «уникальной приверженностью охране окружающей среды». ”

Greenidge Generation находится на берегу озера Сенека в Дрездене, штат Нью-Йорк. Джессика Маккензи

Есть только одна проблема: если бы не Биткойн, то почти наверняка вообще не было бы смысла эксплуатировать электростанцию ​​в Дрездене. Без доходов от добычи полезных ископаемых у Greenidge не было бы причин выбрасывать сотни тысяч тонн углекислого газа из дымовых труб завода, сбрасывать сотни миллиардов галлонов горячей воды в ближайший форелевой ручей или сжигать миллиарды кубических футов. добытого природного газа.

На самом деле завод был остановлен в 2011 году из-за недостаточного спроса на электроэнергию в регионе, чтобы оправдать эксплуатационные расходы. Его владельцы подали заявление о банкротстве и заявили государству, что закрытие завода навсегда. После выброса ядовитых паров и сброса токсичной угольной золы на ближайшую свалку в течение семи десятилетий завод был готов к восстановлению и повторному использованию.

Примерно так и произошло в 2014 году, когда Atlas Holdings, частная инвестиционная компания, базирующаяся в Тони Гринвиче, штат Коннектикут, приобрела Greenidge. После нескольких лет лоббирования чиновников штата Нью-Йорк — и своевременных пожертвований губернатору Эндрю Куомо — компания выиграла грант регионального экономического развития в размере 2 миллионов долларов на перевод завода на природный газ.

Когда компания Greenidge подала заявку на получение разрешения на возобновление работы, она заявила, что будет производить электроэнергию для удовлетворения существующего спроса на электроэнергию. В 2016 году Департамент охраны окружающей среды Нью-Йорка, или DEC, согласился и сослался на тот факт, что «сама установка не создаст нового спроса на энергию» как на часть оправдания агентства за то, что она позволила станции пропустить обычное требование по производству энергии. заявление о воздействии на окружающую среду.

Но когда Greenidge снова открылся в 2017 году, спроса было не больше, чем до его закрытия. К 2019 году станция вообще перестала производить электроэнергию для населения. В попытке вернуть десятки миллионов, которые Atlas инвестировала в перевод завода на природный газ, Greenidge занялась майнингом биткойнов. По сообщениям, к марту 2020 года завод использовал более 14 мегаватт электроэнергии, что достаточно для примерно 9000 домов, чтобы добывать биткойны на сумму около 50 000 долларов в день. На момент написания этой статьи такое же количество биткойнов стоит около 300 000 долларов. В настоящее время завод является одним из крупнейших криптовалютных рудников в стране, и он стремится стать еще больше.

Grist полагается на поддержку таких щедрых читателей, как вы. Сделайте пожертвование сегодня, чтобы наши климатические новости оставались бесплатными. Все пожертвования совпали!

• Один раз
• Ежемесячно

• 10 долларов
• 15 долларов
• Другой

Поскольку Greenidge увеличила свои мощности по добыче полезных ископаемых в прошлом году, произошел соответствующий скачок ее вклада в глобальное потепление. Выбросы парниковых газов завода увеличились почти в десять раз по сравнению с 2019 годом.до 2020 года, согласно отчетам DEC, полученным Комитетом по сохранению озер Фингер, одной из нескольких местных экологических групп, восставших против завода. В течение прошлого года было выброшено в атмосферу более 220 000 метрических тонн углекислого газа, что сопоставимо с выпуском на дороги почти 50 000 новых автомобилей. Это лишь небольшая часть от 580 000 метрических тонн, которые в настоящее время заводу разрешено выбрасывать в год, и почти 1 миллион метрических тонн, которые он мог бы выбрасывать каждый год, если бы работал на полную мощность. А поскольку растущий аппетит электростанции полностью обусловлен криптовалютой, эти выбросы нельзя списывать со счетов за обеспечение теплом и электроэнергией домов или предприятий.

Гринидж даже близко не закончил расширение. В конце марта компания объявила о планах слияния с Support.com, публичной технологической компанией. В своем заявлении Greenidge заявила, что хочет более чем удвоить свои мощности по добыче на озере Сенека к июлю — и еще раз удвоить их к концу 2022 года, когда она составит 85 мегаватт. Компания — это не электростанция с подработками, а скорее «компания по добыче биткойнов со стопроцентной электростанцией».

Гринидж также сообщил, что компания планирует воспроизвести свою вертикально интегрированную модель — майнинг криптовалюты на источнике производства энергии — на других электростанциях с целью достижения к 2025 году общей мощности майнинга не менее 500 мегаватт. компании пришлось бы приобрести и открыть как минимум четыре другие электростанции аналогичной мощности. Вероятно, у них не возникнет проблем с их поиском: национальные экологические некоммерческие организации Earthjustice и Sierra Club уже предупредили, что почти 30 электростанций в северной части штата Нью-Йорк могут быть использованы для аналогичных целей. Сама Atlas Holdings частично владеет пятью электростанциями в Нью-Гэмпшире общей мощностью более 1000 мегаватт. Как и Greenidge до перехода на Биткойн, они используются только в периоды пикового спроса.

Другие уже идут по стопам Гриниджа. В апреле компания по добыче криптовалют под названием Digihost приобрела электростанцию ​​мощностью 55 мегаватт, работающую на природном газе, в округе Ниагара, штат Нью-Йорк. Теоретически это может произойти на любом стареющем заводе по производству ископаемого топлива по всей стране: источник грязной энергии, изживший свою рентабельность, может обрести вторую жизнь в качестве операции по добыче биткойнов. Вопреки Дорси и Маску, у майнеров биткойнов нет стимула покупать или инвестировать в возобновляемые источники энергии, если дешевле производить свою собственную, сжигая ископаемое топливо на грязно дешевых заводах, которые никому не нужны.

«Это золотая лихорадка», — заметил Винни Алиперти, владелец винодельни в 10 милях вверх по дороге из Гриниджа. «Мы просто первые, но они придут за всеми этими старыми электростанциями».

Винни Алиперти стоит возле дегустационного зала винодельни, которой он владеет и управляет недалеко от озера Сенека.
Jessica McKenzie

Хотя выбросы от добычи биткойнов имеют глобальные последствия, многие местные жители, выступающие против Greenidge, в равной степени обеспокоены его воздействием на качество воды и дикую природу. Они перечислили свои проблемы с Гриниджем в недавнем судебном процессе против города Торри (в пределах которого расположена деревня Дрезден), Совета по планированию Торри и самого Гриниджа. Этот судебный процесс является лишь последним судебным иском, который такие организации, как Комитет по сохранению озер Фингер, предприняли, чтобы попытаться остановить работу завода и предложить расширение.

В конце марта Фил и Линда Брахт, двое из 30 заявителей по иску против Торри, окружного совета по планированию и Гриниджа, взяли меня и еще одну заявительницу, Кэролин Макаллистер, на своей лодке, чтобы посмотреть на завод. из воды. Все трое живут на озере Сенека, всего в миле от Гриниджа.

Первое, что бросается в глаза, это гигантская водозаборная труба диаметром 7 футов, простирающаяся от берега над водой на длину, превышающую длину двух футбольных полей, как надземный поезд в никуда, прежде чем упасть. ниже поверхности озера. Вот где Гринидж может нарисовать до 139миллионов галлонов пресной воды в день для охлаждения завода. Как и все теплоэлектростанции, Greenidge использует пар для вращения турбин, вырабатывающих электроэнергию, но пар должен быть сконденсирован обратно в воду путем обмена тепла с пресной водой, прежде чем его можно будет использовать повторно. Такие прямоточные системы охлаждения, в которых вода используется один раз, а затем выбрасывается при более высокой температуре, требуют огромного количества воды, что имеет последствия как для дикой природы, так и для качества воды.

Впускная труба Greenidge может всасывать до 139миллионов галлонов озерной воды ежедневно для охлаждения завода по производству природного газа. Jessica McKenzie

Впускные трубы, подобные этой, будут всасывать воду, растения и животных без разбора, в результате чего рыба, личинки и другие дикие животные либо «сталкиваются» — захватываются или искажаются сетками на входе трубы — либо всасываются в система охлаждения полностью в процессе, называемом «унос». В отчете Sierra Club за 2011 год этот вопрос рассматривается менее технически, описывая прямоточные системы охлаждения как «гигантские блендеры для рыбы».

Бывшие владельцы Greenidge однажды заказали инженерное исследование, которое подсчитало, что в 2006–2007 годах завод захватывал или увлекал около 10 000 рыб и раков ежегодно, а также ежегодно уносило 592 000 икринок, личинок и молоди рыб. Федеральный закон о чистой воде требует, чтобы предприятия, которые забирают более 2 миллионов галлонов в день для целей охлаждения, как минимум покрывали водозаборные трубы защитными экранами, чтобы уменьшить этот вред, но DEC Нью-Йорка дал Greenidge пять лет на соблюдение требований, что означает, что его труба выиграла. у меня не будет экранов до конца 2022 года.

После того, как вода циркулирует по заводу, она выбрасывается через бетонный туннель 7 на 10 футов в канал, который впадает в выход озера Кеука, форелевой ручей, впадающий в озеро Сенека и обозначенный DEC как рыбный промысел, требующий особой защиты. Согласно заявлению в суде Лори Фишлайн, еще одного истца против Гриниджа, который часто плавает на байдарках по Аутлету, этот район заполонили «ил, водоросли, насекомые, мертвая рыба и неприятные запахи». Greenidge разрешено сбрасывать до 134 миллионов галлонов воды в день при температуре от 108 градусов по Фаренгейту летом до 86 градусов по Фаренгейту зимой. Учитывая, что нормальная температура поверхности озера колеблется всего от 32 до 70 градусов по Фаренгейту, в зависимости от сезона, вероятность экологического хаоса высока.

Озеро Сенека известно как мировая столица озерной форели — здесь ежегодно проводится Национальное дерби озерной форели, — но температура воды выше 68 градусов по Фаренгейту может препятствовать развитию рыб и увеличивать смертность. В последние годы рыбаки сообщают о все меньшем количестве уловов на озере. Джон Халфман, профессор геолого-геофизических и экологических исследований в колледже Хобарта и Уильяма Смита на северной оконечности озера Сенека, говорит, что размер самой крупной рыбы, пойманной в дерби, неуклонно уменьшается, а время, необходимое для улова, сокращается. увеличение. Майкл Блэк, заявитель и рыбак, живущий на озере 50 лет, сказал, что раньше он ловил от 60 до 100 озерных форелей каждый год со своего причала к югу от Гриниджа. За последние три года вместе взятых он поймал всего четыре. Хотя есть несколько причин, по которым рыбы могут страдать, Блэк обеспокоен тем, что сбросы горячей воды усугубляют угрозы, с которыми они сталкиваются.

Тиффани Гарсия, эколог по пресной воде из Орегонского государственного университета, написала письмо в город Торри, в котором выразила аналогичные опасения по поводу воздействия сбросов горячей воды на более крупную озерную экосистему. «Вы не хотите искусственно повышать температуру в водоемах, которые уже будут страдать или испытывать повышение температуры воды из-за климатических изменений», — сказала она Гристу по телефону. Она сравнила устойчивость озера с резиновой лентой и сказала, что невозможно сказать, когда дополнительные естественные и неестественные факторы стресса заставят эту устойчивость сломаться.

Жители опасаются, что более теплые воды также повысят вероятность и серьезность вредоносного цветения водорослей или ВЦВ вблизи Гриниджа. Хотя наличие сине-зеленых водорослей или цианобактерий в озерах является нормальным явлением, небольшое количество этих организмов вырабатывает сильнодействующие токсины, которые могут быть опасными или даже смертельными для людей и других животных. При правильных условиях, включающих много солнца, стоячую воду и, что особенно важно, жару, эти водоросли могут разразиться огромным опасным цветением, которое становится все более распространенным явлением в США 9.0005

Грегори Бойер, директор Исследовательского консорциума Великих озер в Университете штата Нью-Йорк, изучил эффект искусственного повышения температуры воды всего на 2 градуса на озере Шамплейн. Это небольшое изменение привело к всплеску роста бактерий, причем токсичных видов бактерий стало больше, чем нетоксичных.

В более ранних судебных процессах, оспаривающих разрешения, выданные Департаментом охраны окружающей среды Гриниджу, Бойер представил показания под присягой от имени местных экологических групп, в которых говорилось, что большие сбросы нагретой воды из Гриниджа могут увеличить ВЦВ в этом районе и должны быть изучены дополнительно. Гэри Макинти, живущий к югу от Гриниджа, рассказал мне, что вода, стекающая по Аутлету, часто смешивается с богатыми питательными веществами стоками с ферм, а также со сбросами с водоочистных сооружений выше по течению, что создает идеальную смесь для ВЦВ.

Многие люди, живущие рядом с озером Сенека, в том числе просители, такие как Блэк и Макинти, используют воду, взятую прямо из озера в своих домах: чтобы принять душ, постирать одежду и посуду, полить свои сады или — в случае с десятками жителей региона. виноделен — даже их виноградники. Жилые дома сделают их единственный источник проточной воды непригодным для использования. Как указывает DEC, даже кипячение, химические дезинфицирующие средства или фильтры для воды не защитят людей от ВЦВ и связанных с ними токсинов.

ВЦВ также могут перегружать промышленные системы фильтрации воды, временно делая воду непригодной для питья. И, как отметил винодел Винни Алиперти, цветение водорослей отпугивает туристов. Больше всего на свете многие местные жители возражают против этих экологических рисков для электростанции, которая фактически не обеспечивает их необходимой электроэнергией взамен.

Greenidge Generation категорически отрицает негативное воздействие своего завода на окружающую среду. Он также утверждает, что снова производит электроэнергию для сети. «Гринидж — это уникальная история успеха», — сказал Грист в своем заявлении Майк МакКеон, лоббист и кризисный коммуникатор, нанятый Гриниджем. «Сегодня Greenidge — это чистый и надежный источник электроэнергии для тысяч домов и предприятий в северной части штата Нью-Йорк, а также новый центр обработки данных, занимающийся майнингом биткойнов, который уже приносит огромные дивиденды нашему сообществу в целом».

В ответ на опасения по поводу столкновения и уноса в систему охлаждения Гринидж заявил, что риск снижается за счет недавно установленных приводов с регулируемой скоростью на водяных насосах объекта, которые снижают скорость забора воды, облегчая плавание рыб. прочь и убежать. Однако эти приводы можно отключить, когда растению требуется максимальный поток воды. Greenidge также подтвердила, что установка защитных экранов запланирована к 2022 году. Что касается влияния сброса горячей воды на рыболовство, компания возражает, что обозначенный район выхода форели на озере Кеука находится выше по течению от Greenidge и не будет затронут. Однако, хотя существуют особые правила рыболовства вверх по течению от сливного канала Гринидж, нижняя часть устья также является ручьем, предназначенным для ловли форели; это объяснение также не учитывает форель, обитающую в самом озере Сенека.

Водозаборная труба Гриниджа простирается дальше, чем на длину двух футбольных полей над озером Сенека. Jessica McKenzie

Компания ответила на опасения жителей по поводу ВЦВ, заявив, что в прошлом году в радиусе 4 миль от завода ВЦВ не было, так что это не могло их вызвать. Однако, как сказал мне Бойер, в 2020 году количество ВЦВ в регионе сократилось, вероятно, из-за сильных ветров летом. Он объяснил, что HAB взрываются только при соблюдении всех необходимых условий, поэтому эта единственная точка данных не доказывает, что Greenidge не поможет вызвать их в будущем.

Наконец, Greenidge подтвердила, что вся ее деятельность находится в пределах, установленных ее разрешениями от DEC и Агентства по охране окружающей среды США, или EPA, которые определяют, сколько воды завод может забирать и сбрасывать и при каких температурах, а также лимиты выбросов завода в атмосферу. DEC подтвердила, что Greenidge соблюдает свои разрешения, и настаивала на том, чтобы она «строго контролировала» деятельность завода. Greenidge часто хвастается, что эти разрешения «уникально сильны».

То, как Гринидж получил эти «уникально сильные» разрешения, давно интересует Питера Мантиуса, журналиста, проживающего в Уоткинс-Глене, городке на южной оконечности озера Сенека. Мантиус освещал Atlas Holdings и Greenidge по крайней мере с 2017 года, тщательно документируя их постоянное лоббирование государственных чиновников, а также пожертвования на кампании по переизбранию Эндрю Куомо на общую сумму не менее 120 000 долларов.

Лоббирование Atlas началось в 2013 году, еще до того, как фирма купила завод. Через юридическую фирму Hiscock Barclay Атлас нанял юриста, который ранее был главным юрисконсультом в окружной избирательной комиссии. Этот адвокат написал своему бывшему работодателю от имени своего нового клиента с просьбой не рассматривать Гринидж как «новый» объект в соответствии с Законом о чистом воздухе, что позволит избежать более строгой экологической проверки, которой в противном случае подлежат новые или значительно измененные источники загрязнения воздуха.

В том же году фирма и ее руководители начали делать пожертвования на кампанию по переизбранию губернатора Куомо, начиная с пожертвования компании в размере 25 000 долларов в марте. В декабре Тимоти Фацио и Эндрю Бурски, управляющие партнеры Atlas, в тот же день внесли дополнительно по 25 000 долларов каждый. Фацио пожертвовал еще 20 000 долларов в январе 2014 года, незадолго до того, как его фирма купила завод. (Отвечая на просьбу прокомментировать эти пожертвования, старший советник Куомо Рич Аззопарди сказал Гристу, что «никакие пожертвования любого размера не имеют никакого влияния и не играют роли в каких-либо официальных действиях, и точка». )

В марте 2014 года завод нанял МакКеона, лоббиста в Mercury Public Affairs, а также основателя и бывшего исполнительного директора Республиканской партии Куомо, которая организовала двухпартийную поддержку нынешнего губернатора во время его первого баллотирования на этот пост. Первоначально завод выплачивал ежемесячный гонорар в размере 20 000 долларов за его услуги. Как сообщил Мантиус, основной деятельностью МакКеона было лоббирование в исполнительной палате и, какое-то время, в Законодательном собрании штата Нью-Йорк. В течение следующих нескольких лет Гринидж заплатил Меркьюри не менее 500 000 долларов.

В марте 2015 года представители Atlas встретились с высшими должностными лицами штата, в том числе с Джо Мартенсом и Бэзилом Сеггосом, бывшим и нынешним комиссаром окружной избирательной комиссии, а также с Томасом О’Мара, членом сената штата, который также оказался партнер в юридической фирме, нанятой Greenidge Generation. Хотя подробности их разговора не разглашаются, МакКеон и О’Мара сказали Мантиусу, что обсуждали процесс «проверки нового источника» в соответствии с Законом о чистом воздухе. (О’Мара также утверждал, что не знал о конфликте интересов перед встречей.)

Несмотря на эти усилия, Greenidge в конечном итоге подвергся более строгому обращению как «новый источник» в соответствии с Законом о чистом воздухе, но только после того, как EPA привлекло DEC к ответственности за попытку переоформить разрешения на подачу воздуха заводу после почти пяти лет бездействия. «Выдавая предложенное разрешение, NYSDEC не объяснила должным образом, почему повторная активация Greenidge не будет представлять собой серьезную модификацию», — пишет EPA. «NYSDEC полагался на вывод Гриниджа о том, что повторная активация не является серьезной модификацией».

Greenidge позиционирует себя как часть будущего чистой энергии. Джессика Маккензи

Однако лоббирование Гриниджа окупилось другими способами. Для начала они получили грант в размере 2 миллионов долларов, чтобы помочь перевести завод на природный газ в рамках программы «возрождения северной части штата», направленной на стимулирование экономики региона и создание рабочих мест. Что еще более важно, когда в 2016 году DEC продлила разрешения на забор и сброс воды завода, агентство отказалось от обычного требования о том, чтобы компания заполнила всеобъемлющий отчет о воздействии на окружающую среду. По сути, агентство рассудило, что, поскольку завод уже построен и возобновляет работу, используя более чистое топливо, чем уголь, он «не может оказать неблагоприятного воздействия на окружающую среду».

Экологи неоднократно обжаловали это решение в суде. Они утверждают, что, поскольку электростанция была закрыта, по-видимому, навсегда, не должно быть вопроса: является ли нынешняя электростанция в Гринидже менее вредной, чем грязная угольная электростанция, которая была там раньше? Вместо этого следует задаться вопросом: вреднее ли растение, чем отсутствие растений вообще? В конце концов, наиболее вероятным контрфактом является не то, что Гринидж продолжал бы сжигать уголь, а то, что он вообще прекратил бы сжигание ископаемого топлива.

Кроме того, противники Гриниджа считают, что завод должен был быть обязан модернизировать объекты до экологических стандартов, требуемых для нового строительства, которые выше, чем для старых заводов. Например, с 2011 года DEC рекомендует новым и модернизированным электростанциям использовать так называемое охлаждение с замкнутым циклом, при котором охлаждающая вода рециркулирует через электростанцию, а не сбрасывается, что значительно снижает смертность диких животных от столкновения и уноса, а также объем сбросы горячей воды. Greenidge, с другой стороны, было разрешено продолжать использовать свою устаревшую прямоточную систему охлаждения, отчасти потому, что ее обновление было сочтено слишком дорогостоящим, учитывая исторический годовой доход предприятия.

Конечно, это было до того, как завод начал ежедневно добывать биткойны на сотни тысяч долларов.

Некоторые местные жители говорили мне, что у них не было бы проблем — или таких серьезных проблем — с воздействием электростанции на окружающую среду, если бы она поставляла столь необходимую энергию в сеть. Но это не так. Регион не страдал от нехватки электроэнергии, пока Гринидж был закрыт, и до сих пор нет достаточного спроса, чтобы сделать завод прибыльным без биткойнов.

«Единственная хорошая вещь в майнинге биткойнов — это то, что кто-то зарабатывает деньги», — сказал мне Джон Халфман по видеосвязи. «Вы не подаете электричество в дома; вы не снабжаете электроэнергией промышленность. Вы не делаете ничего хорошего с электронами, кроме добычи денег. Значит кто-то жадничает. Они используют электростанции в глуши, где никто не собирается с этим бороться, чтобы набить свои карманы».

Читать далее

Энергопотребление Биткойна изучено, и вы, либертарианские задроты, выглядите даже хуже, чем обычно

Эрик Холтхаус

Халфман также сказал, что деятельность Greenidge представляет серьезную угрозу цели штата по сокращению выбросов парниковых газов на 85 процентов к 2050 году. Оппозиция заводу объединяется именно вокруг этого факта, и она набирает обороты с тех пор, как компания объявила о своем намерении расширяться. . В начале апреля Earthjustice и Sierra Club написали в DEC, чтобы забить тревогу по поводу выбросов Greenidge. Есть тонкие признаки того, что DEC чувствует жару; после того, как агентство получило письмо от экологических организаций, оно охарактеризовало свой надзор над Гриниджем как «агрессивное» и заявило, что тщательно рассмотрит «прецедентный» характер объекта.

Тем временем расширение Гриниджа идет полным ходом. В конце апреля город Торри дал компании зеленый свет на строительство четырех новых зданий для размещения дополнительного оборудования для майнинга биткойнов. Как только они вырастут, местные активисты опасаются, что будет намного сложнее обратить вспять деятельность завода.

Прежде чем покинуть город, я провел некоторое время на тропе Кеука. Он следует за ручьем, который соединяет озеро Кеука с озером Сенека, проходит над старой железной дорогой и заканчивается возле границы собственности Гринидж, которая широко развешена знаками о запрете вторжения.

Река, используемая для питания промышленной магистрали. В 1820 г. было семь зерновых мельниц, 14 лесопилок, маслобойня, четыре чесальных машины для обработки шерсти и других волокон, а также несколько винокуренных заводов.