这项研究研究了机器学习(ML)和数据同化(DA)技术的整合,重点是实施用于地质碳储存(GCS)项目的替代模型,同时保持后状态的高富达物理结果。最初,在通道储层中的CO 2注射模拟的背景下,我们评估了两个不同的机器学习模型(FNOS)和变压器UNET(T-UNET)的替代建模能力。我们介绍了基于替代物的混合ESMDA(SH-ESMDA),这是传统的合奏对多种数据同化(ESMDA)的改编。此方法将FNO和T-UNET用作替代模型,并有可能使标准的ESMDA过程至少更快或更高,具体取决于同化步骤的数量。此外,我们引入了基于替代的混合RML(SH-RML),这是一种差异数据同化方法,依赖于随机最大似然(RML),在该方法中,FNO和T-UNET都可以计算梯度以优化目标函数,以及用于计算较高的状态模型来进行计算。我们的比较分析表明,与案例研究的常规ESMDA相比,SH-RML提供了更好的不确定性量化。
((1)请提前准备有效的护照和签证。(2)在研讨会期间,要求候选人按时参加并遵守规则,并且您的出勤记录将被用作签发完成证书的基础。((3)候选人应为研讨会期间的交流做准备。((4)如果您由于特殊情况无法按时离开,或者在连接航班期间有航班延迟,请及时与项目联系人联系以告知您最新的航班状态,以便安排接送服务。((5)原则上,不允许个人更改国际空中票。必要时,请联系业务办公室,根据程序处理机票更改。如果未经同意而更改了空气票,则其从那里产生的费用和责任应由个人承担。((6),请确认连接时是否需要再次检查行李;飞行降落后,您拿起行李,请在国际抵达出口(或国内到达出口)耐心等待,我们的员工将带您带上带有组织者名称的拾取招牌。如果您等待超过15分钟,请联系项目联系人。((7)如果您需要在托运行李丢失的情况下需要在航空公司注册,请致电项目联系人,以确认行李送货地址,然后再填写注册表。((8)请特别注意目的地的天气并准备您的衣服
第3节:资格要求•扩展了碳存储地点的预先批准的司法管辖区清单,其中包括加拿大的三个省:艾伯塔省,萨斯喀彻温省和不列颠哥伦比亚省。•放松存储深度要求,以便在特定情况下允许浅存储。•澄清以包括证据的示例,以证明未回收碳氢化合物。•基线场景被完善,包括与转运物流和存储站点的重新利用/改造有关的子箱。基线场景的主要决定因素仍然是捕获操作。•与一般规则4.0一致,添加了对联合国可持续发展目标的积极影响的规则。•编辑了非双重计数规则,以更好地反映与ICVCM和《巴黎协定》第6条的一致性。•完善了生物量采购标准,包括扩大某些类别范围(废物)的范围以及对某些标准配方的校正。
摘要:CO 2地质存储是减少碳排放和温室效应的重要手段之一,它是地球科学研究的新兴领域。选择注射速率对CO 2存储容量有重要影响,并且受注射时间和施工条件的限制,因此选择速率的选择是一个复杂的优化问题。在本文中,基于动态计划计算的最佳注入站点用于注射模拟,基于碳固存的注入速率优化问题被转化为差异进化问题,并且通过不同的差异方法优化了该问题。在挪威Sleipner项目中的Utsira街区。在此基础上,研究了注射率对存储容量和泄漏的影响,并设计了不同注入率下的数值模拟。因此,它为CO 2地质存储中的注射率选择提供了理论指导。
katriona.edlmann@ed.ac.uk • 英国和欧盟的大多数净零情景都包含氢气的贡献,这些情景到 2050 年将达到净零排放。 • 英国净零排放战略的情景建模表明,即使在高电气化情景中,到 2050 年也需要 240 TWh/y 的氢气,而对于包括供热氢气在内的高资源情景,氢气需求将上升至 500 TWh/y。 • 国家电网未来能源情景表明,即使在消费者转型情景(高电气化)中,到 2050 年也需要 113 TWh/y 的氢气,而对于包括供热氢气在内的系统转型情景,氢气需求将上升至 591 TWh/y。
斑马贻贝(Dreissena Polymorpha)和Quagga贻贝(Dreissena ugensis或Dreissena roustriformis ugensis),统称为dreissenids,是东欧Ponto-Caspian地区的淡水贻贝。他们于1980年代后期到达伊利湖,可能是在跨波亚船的压载水中(McMahon,1996)。dreissenids可以在船只,电动机和拖车中生存几天的干燥条件。他们还搭便车上的水族馆植物,例如在PET和水族馆商店提供的苔藓球(美国地质调查局,2021年)。斑马贻贝是第一个到达并建立的人。存在两个物种的地方,Quagga贻贝经常取代斑马贻贝,因为它们更大。自入侵以来,斑马贻贝已经扩散到31个州和Quagga贻贝到18个州(美国地质调查局,2023年)。Bilge和Livewell水的娱乐船和运输船的压载水一直是传播的主要向量。
地质调查技术在优化可再生能源项目的选址和确定适合碳储存的地点以缓解气候变化方面发挥着至关重要的作用。本摘要概述了如何使用地质调查技术来实现这些目标。可再生能源开发,特别是太阳能和风能,需要仔细选择地点,以最大限度地提高能源生产效率并最大限度地减少对环境的影响。地质调查有助于评估地下地质、地形、土壤成分和水文条件等因素。这些调查有助于确定具有最佳风能或太阳能资源和适合基础设施建设的地质条件的合适地点。此外,地质调查对于确定适合碳储存的地点至关重要,碳储存是旨在减少温室气体排放的碳捕获和储存 (CCS) 技术的关键组成部分。地质构造,例如深层盐水层、枯竭的油气储层和不可开采的煤层,可作为捕获的二氧化碳 (CO 2 ) 的储存库。地质调查有助于描述这些地层的特征,以评估它们是否适合长期储存二氧化碳,同时考虑孔隙度、渗透性和密封完整性等因素。优化可再生能源项目和碳储存的选址需要全面了解地下地质和环境条件。先进的地质调查技术,如地震成像、遥感和地球物理调查,对于获取详细的地下数据至关重要。这些技术使科学家和工程师能够评估场地适宜性、评估风险并设计有效的缓解措施。总之,地质调查技术是优化可再生能源项目选址和确定合适的碳储存位置的宝贵工具。通过利用这些技术,利益相关者可以做出明智的决策,促进可持续能源发展并减轻气候变化的影响。
➢ 储气筒由 7 个额定压力为 50 MPa 的罐组成 ➢ 每个储气筒可容纳 300 公斤氢气 ➢ 场地可扩大规模以满足需求: ➢ 1 英亩可容纳 136 个储气筒 = 1.35 GWh ➢ 自 2016 年以来,储气筒中的天然气储存设施已成功运行。 ➢ 氢气储存设施计划于 2025 年开放
我们提出了用于地质碳存储(GCS)的不确定性数字双胞胎(DT),能够处理多模式的延时数据并控制CO 2注射率以减轻储层破裂风险。在GCS中,DT代表地下系统的虚拟复制品,这些系统结合了实时数据和先进的生成人工智能(Genai)技术,包括通过基于模拟的推理和顺序贝叶斯推断进行的neu-ral后部密度估计。这些方法可以有效地监视和控制CO 2存储项目,以应对地下复杂性,操作优化和降低风险等挑战。通过整合各种监测数据,例如地球物理井观测和成像地震,DT可以弥合看似不同的领域(如地球物理学和储层工程)之间的差距。此外,Genai的最新进展还促进了DT的原则不确定性定量。通过递归训练和推断,DT利用了模拟的当前样品,例如CO 2饱和度,与相应的地球物理场观测值配对以训练其神经网络,并在接收新的场数据时启用后取样。但是,它缺乏决策和控制能力,这对于完整的DT功能是必需的。本研究旨在证明DT如何为决策过程提供信息,以防止在CO 2存储操作期间瓶盖岩石断裂等风险。