Marine measurement, monitoring and verification for offshore carbon storage projects – learnings from a coastal Gippsland setting
Notice bibliographique
Résumé
Designing cost-effective methods for implementing measurement, monitoring and verification (MM&V) plans for subsea CO2 storage is an active area of research globally. Despite some preliminary research and examples overseas, there remains a lack of established protocols and configurations for offshore carbon capture and storage (CCS) monitoring overlying storage sites and an absence of methods to establish environmental impact in the event of leakage. Over the last 4 years, CSIRO in collaboration with ANLEC R&D and CarbonNet have been undertaking research in the Gippsland region to inform the development of assurance monitoring approaches for subsea CCS operations to address three key technical assurance monitoring challenges: The ‘signal-to-noise’ problem: distinguishing CO2 release signatures from similar naturally occurring variability to reduce false alarm rates in future baseline monitoring design; characterising impact: determining the level of CO2 release that would be associated with environmental impact at a range of scales; and attributing impact: distinguishing changes resulting from other drivers and pressures in multiple-use zones (e.g. climate change) from the activities of CCS operations. The research has included a wide variety of approaches and technologies including the development and testing of fixed and mobile autonomous monitoring systems, chemical and acoustic sensing and the collection of biological datasets. These data have been used in the development of biogeochemical models and to define possible integrated MM&V frameworks. This paper will summarise this research and identify how it could be applied for offshore CO2 storage projects around Australia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».