CO2 存储监控通过时差全波形反转与自动区分进行存储监控
Jixin Yang1,2, Pengliang Yu1, Suran Wang3
1Department of Geoscience, Pennsylvania State University, University Park, PA 16802, USA.
Nanomaterials (Basel, Switzerland)
|January 22, 2024
概括
自动区分增强了 CO2 监测的时间间隔全波形反转 (TLFWI). 这种方法提供了二氧化碳注入地点的高分辨率图像,克服了传统梯度优化的局限性.
科学领域:
- 地质物理学 地质物理学
- 地球科学 地球科学 地球科学
- 储水库工程 储水库工程
背景情况:
- 活动源监测的进步改善了对二氧化碳捕获,利用和储存 (CCUS) 的时间间隔声学成像.
- 时差全波形反转 (TLFWI) 从声学数据中提取高分辨率图像,但在梯度计算方面面临挑战.
研究的目的:
- 为了简化二氧化碳监测,在TLFWI中引入自动区分 (AD).
- 解决TLFWI内部深度学习优化器中局部最小值的挑战.
主要方法:
- 在TLFWI中使用PyTorch实现自动差异化 (AD) 进行自动梯度计算.
- 在逆转过程中利用链条规则进行高效的梯度计算.
- 在Frio-II CO2注入点的现实模型上验证了AD-TLFWI方法.
主要成果:
- AD-TLFWI成功生成了地下变化的高分辨率图像.
- 由二氧化碳注入造成的显著速度变化.
- 克服了在TLFWI中基于梯度的传统优化的局限性.
结论:
- AD-TLFWI 代表了 CCUS 活动源监控的重大进步.
- 这种方法提高了对多物理监测挑战的信息提取.
- 该方法为更有效的二氧化碳储存场地管理提供了潜在的解决方案.
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