确保高效和稳健的海上存储 - 使用模型和机器学习技术设计泄漏检测监控-研究论文

评估了使用机器学习技术识别海洋水域中的 CO 2 渗漏。 这些技术需要大量数据进行训练，这里是通过模型预测 CO 2 渗入水柱中的行为获得的。 位于苏格兰海岸附近的 Goldeneye 已被用作研究领域。 结果表明，卷积神经网络 (CNN) 能够以高置信度将来自模型模拟的时间序列分类为泄漏和无泄漏情况。 CNN 在数据分析中可以提高 CO 2 渗漏的检测能力，从而优化传感器部署和监测设计。