論文の概要: Multi-task Learning for Source Attribution and Field Reconstruction for Methane Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00864v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 04:21:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 14:42:46.435695
• Title: Multi-task Learning for Source Attribution and Field Reconstruction for Methane Monitoring
• Title（参考訳）: メタンモニタリングのためのソース属性とフィールド再構成のためのマルチタスク学習
• Authors: Arka Daw, Kyongmin Yeo, Anuj Karpatne, Levente Klein
• Abstract要約: 空間的にスパースなセンサ観測からメタンなどの温室効果ガスのソース情報を推定することは、気候変動を緩和する重要な要素である。 集中領域の高忠実度再構成を実現するマルチタスク学習フレームワークを開発した。 提案手法により, スパースセンサによるメタン濃度の高精度な再現が可能であることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.045900712659982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inferring the source information of greenhouse gases, such as methane, from spatially sparse sensor observations is an essential element in mitigating climate change. While it is well understood that the complex behavior of the atmospheric dispersion of such pollutants is governed by the Advection-Diffusion equation, it is difficult to directly apply the governing equations to identify the source location and magnitude (inverse problem) because of the spatially sparse and noisy observations, i.e., the pollution concentration is known only at the sensor locations and sensors sensitivity is limited. Here, we develop a multi-task learning framework that can provide high-fidelity reconstruction of the concentration field and identify emission characteristics of the pollution sources such as their location, emission strength, etc. from sparse sensor observations. We demonstrate that our proposed framework is able to achieve accurate reconstruction of the methane concentrations from sparse sensor measurements as well as precisely pin-point the location and emission strength of these pollution sources.
• Abstract（参考訳）: 空間的にスパースなセンサ観測からメタンなどの温室効果ガスの源情報を推定することは、気候変動を緩和する重要な要素である。 このような汚染物質の大気分散の複雑な挙動は、advection-diffusion方程式によって制御されていることはよく理解されているが、空間的に希薄でノイズの多い観測のために、直接制御方程式を適用して源の位置や大きさ(逆問題)を特定することは困難である。 本研究では,濃度場の高忠実度再構成と,その位置,放射強度などの汚染源の放射特性を,センサ観測から特定できるマルチタスク学習フレームワークを開発した。 提案手法は, センサのばらばらな測定値からメタン濃度を正確に再構成し, 汚染源の位置や排出強度を正確に把握できることを実証する。

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