Carbon Storage Technology and Monitoring Strategies for Malaysia: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Rising global temperatures and intensifying climate extremes in 2024, as reported by the World Meteorological Organisation, underscore the urgent need for effective carbon management solutions. Carbon capture and storage (CCS) is a strategic technology for meeting the net zero carbon emission target of Malaysia by 2050. This study reviews the technical readiness and monitoring strategies of leading CCS projects worldwide, including Sleipner (Norway), Quest (Canada) and Aquistore (Canada), with a particular focus on site characterisation, injection operations and long-term containment monitoring. By analysing these global case studies, the paper identifies key insights into measurement, monitoring and verification (MMV) systems such as seismic imaging, distributed acoustic sensing and pressure tomography that are essential for secure and effective CO2 storage. The review highlights both challenges and successes across a range of geological storage sites, emphasising the need for advanced predictive modelling techniques and the development of standardised regulatory frameworks to ensure long term storage security. These lessons provide a foundation for strengthening carbon storage capabilities in Malaysia, particularly at offshore sites which are progressing towards operational readiness. The paper concludes that further integration of advanced monitoring technologies and comprehensive predictive modelling is critical to reinforce long-term containment assurance. Adoption of comprehensive, end-to-end carbon storage processes aligned with international best practices will enhance stakeholder confidence. These strategies will support a substantial transition to a low carbon energy system and contribute significantly to achieving net zero carbon emissions by 2050.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».