减少环境温室气体排放是确保健康和可持续的地球的关键条件
减少环境温室气体排放是确保健康和可持续的地球的关键条件主动性快速增强,几乎所有大企业都专注于最大限度地减少碳足迹和温室排放以应对气候变化
多年以来,科学家、研究人员和技术专家积极探索数种方法来减少向大气释放CO2和其他温室气体
有效CO2封存能对环境产生最优正面影响,我们需要两样东西正确-理想地下封存CO2和精确映射和划分碳
稀疏地震数据集传统绘图和估计碳存储容量技术既不适当也不准确。况且,这也耗时HalliburtonLandmark开发出数据驱动机器学习解决方案,
人工智能化变换器使用稀疏2D/3D地震数据估计碳存储容量
为实现对碳容量的现实估计,整合并吸收各种相关数据源数据再接受分析、预处理和数据工程使用多项衍生地震属性增强附加特征使我们能够通过深学习ML算法计算相对存储索引
RSI预测值可定制以定义不同地质构造的适当范围这有助于更好地了解地下储存的强度和弱点
人工智能还帮助开发数据驱动地质模型预测二氧化碳地下存储容量最近案例研究显示,由数据驱动ML解决方案支持的碳捕获可比应用传统建模技术快多达十倍,即提供无缝工作流数据库汇总当前和历史数据并简化决策过程这有助于减少环境危害,同时不影响固存过程的效率
世界杯足球2022深入了解AI和ML可提供高效碳捕获存储估计看webinar今天
专家:萨米兰罗伊大数据英才中心首席顾问
哈斯卡曼达卡高级数据科学家大数据英才中心