論文の概要: In-situ Water quality monitoring in Oil and Gas operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08800v2
- Date: Sun, 23 Jul 2023 02:04:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-26 00:12:51.979477
- Title: In-situ Water quality monitoring in Oil and Gas operations
- Title(参考訳): 石油・ガス運転におけるその場水質モニタリング
- Authors: Satish Kumar, Rui Kou, Henry Hill, Jake Lempges, Eric Qian, and Vikram
Jayaram
- Abstract要約: 既存の衛星ベースの監視研究の多くは、川や海のような大きな水域を監視するためにインデックスベースの手法を利用している。
反射率の弱い水域における汚染レベルを推定できる新しい水質指標(WQEI)モデルを提案する。
その結果, 1) WQEIは, 実験室で測定された1200個の試料で検証された水質変動の指標であり, 2) 一般に利用可能な衛星データ(LandSat8など)に本手法を適用することにより, 広範囲で高精度な水質モニタリングを実現することができることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9857559596234144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: From agriculture to mining, to energy, surface water quality monitoring is an
essential task. As oil and gas operators work to reduce the consumption of
freshwater, it is increasingly important to actively manage fresh and non-fresh
water resources over the long term. For large-scale monitoring, manual sampling
at many sites has become too time-consuming and unsustainable, given the sheer
number of dispersed ponds, small lakes, playas, and wetlands over a large area.
Therefore, satellite-based environmental monitoring presents great potential.
Many existing satellite-based monitoring studies utilize index-based methods to
monitor large water bodies such as rivers and oceans. However, these existing
methods fail when monitoring small ponds-the reflectance signal received from
small water bodies is too weak to detect. To address this challenge, we propose
a new Water Quality Enhanced Index (WQEI) Model, which is designed to enable
users to determine contamination levels in water bodies with weak reflectance
patterns. Our results show that 1) WQEI is a good indicator of water turbidity
validated with 1200 water samples measured in the laboratory, and 2) by
applying our method to commonly available satellite data (e.g. LandSat8), one
can achieve high accuracy water quality monitoring efficiently in large
regions. This provides a tool for operators to optimize the quality of water
stored within surface storage ponds and increasing the readiness and
availability of non-fresh water.
- Abstract(参考訳): 農業から鉱業、エネルギーに至るまで、水質モニタリングは重要な課題である。
石油・ガス事業者が淡水の消費を減らすために活動する中、長期にわたって生鮮・非フレッシュの水資源を積極的に管理することが重要となる。
大規模なモニタリングのためには、多くの場所で手動のサンプリングが時間がかかりすぎて持続不可能になり、多くの分散した池、小さな湖、プレイア、湿地が広い範囲に分散している。
したがって、衛星による環境モニタリングは大きな可能性を秘めている。
既存の衛星ベースの監視研究の多くは、川や海などの大きな水域を監視するためにインデックスベースの手法を使用している。
しかし,小池の観測では,小型水域から受信した反射信号が弱すぎて検出できなかった。
この課題に対処するために, 反射率の弱い水域における汚染レベルを推定できる新しい水質指標(WQEI)モデルを提案する。
私たちの結果は
1)wqeiは,実験室で測定した1200試料の水濁度を示す良質な指標である。
2) 一般に利用可能な衛星データ(LandSat8など)に本手法を適用することにより, 広域で高精度な水質モニタリングを実現することができる。
これは、水面貯水池に蓄えられた水の品質を最適化し、非フレッシュ水の即応性と可用性を高めるためのツールを提供する。
関連論文リスト
- Monitoring water contaminants in coastal areas through ML algorithms
leveraging atmospherically corrected Sentinel-2 data [3.155658695525581]
本研究では,CatBoost Machine Learning(ML)とSentinel-2 Level-2Aの高分解能データを統合することにより,濁度汚染をモニタリングする新たなアプローチを開拓した。
従来の方法は労働集約的であり、CatBoostは効率的なソリューションを提供し、予測精度に優れている。
大気補正されたSentinel-2データをGoogle Earth Engine(GEE)を通じて利用することで、スケーラブルで正確な濁度モニタリングに寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-08T10:20:34Z) - Improving Underwater Visual Tracking With a Large Scale Dataset and
Image Enhancement [70.2429155741593]
本稿では,水中ビジュアルオブジェクト追跡(UVOT)のための新しいデータセットと汎用トラッカ拡張手法を提案する。
水中環境は、一様でない照明条件、視界の低さ、鋭さの欠如、コントラストの低さ、カモフラージュ、懸濁粒子からの反射を示す。
本研究では,追尾品質の向上に特化して設計された水中画像強調アルゴリズムを提案する。
この手法により、最先端(SOTA)ビジュアルトラッカーの最大5.0%のAUCの性能が向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T07:41:26Z) - Autonomous Detection of Methane Emissions in Multispectral Satellite
Data Using Deep Learning [73.01013149014865]
メタンは最も強力な温室効果ガスの1つである。
現在のメタン放出モニタリング技術は、近似的な放出要因や自己報告に依存している。
深層学習法は、Sentinel-2衛星マルチスペクトルデータにおけるメタン漏れの自動検出に利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T19:36:50Z) - GLH-Water: A Large-Scale Dataset for Global Surface Water Detection in
Large-Size Very-High-Resolution Satellite Imagery [2.342488890032597]
本稿では,250個の衛星画像と手動による表層水アノテーションからなるGLH-waterデータセットを提案する。
それぞれの画像サイズは12,800ドル(約12,800円)で、空間解像度0.3mの12,800ピクセル。
GLH-waterのベンチマークを構築するために,代表表面水検出モデル,一般的なセマンティックセグメンテーションモデル,超高分解能セグメンテーションモデルを用いた広範囲な実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T13:35:56Z) - An evaluation of deep learning models for predicting water depth
evolution in urban floods [59.31940764426359]
高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。
深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。
その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T16:08:54Z) - AquaFeL-PSO: A Monitoring System for Water Resources using Autonomous
Surface Vehicles based on Multimodal PSO and Federated Learning [0.0]
水資源の保存、モニタリング、管理は、ここ数十年で大きな課題となっている。
本稿では,水質センサを備えた自動表面車両を用いた水質モニタリングシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T10:56:12Z) - Deep object detection for waterbird monitoring using aerial imagery [56.1262568293658]
本研究では,商用ドローンで収集した空中画像を用いて,水鳥の正確な検出,数え,監視に使用できる深層学習パイプラインを提案する。
畳み込み型ニューラルネットワークを用いた物体検出装置を用いて,テキサス沿岸の植民地性営巣島でよく見られる16種類の水鳥を検出できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-10T17:37:56Z) - Towards Generating Large Synthetic Phytoplankton Datasets for Efficient
Monitoring of Harmful Algal Blooms [77.25251419910205]
有害な藻類(HAB)は養殖農場で重大な魚死を引き起こす。
現在、有害藻や他の植物プランクトンを列挙する標準的な方法は、顕微鏡でそれらを手動で観察し数えることである。
合成画像の生成にはGAN(Generative Adversarial Networks)を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-03T20:15:55Z) - Self-supervised Contrastive Learning for Irrigation Detection in
Satellite Imagery [0.7584685045934025]
気候変動は河川流出の減少と帯水層再資源化を招き、淡水利用率の低下による農業用水需要の持続不可能さが増している。
農業用水の利用状況の監視・追跡を慎重に行う必要があるため、持続可能な方法での食料の確保は引き続き大きな課題となる。
光リモートセンシングデータに最先端の自己教師型深層学習技術を適用し,従来の教師付き学習法に比べて最大9倍の精度,90%のリコール,40%の一般化能力で灌水を検出できることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T01:13:04Z) - Water Level Estimation Using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar Imagery
And Digital Elevation Models [0.0]
Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar ImageryとDigital Elevation Modelデータセットを用いた新しい水位抽出手法を提案する。
実験の結果、このアルゴリズムは世界中の3つの貯水池で0.93mの低い平均誤差を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T18:42:15Z) - Predictive Analytics for Water Asset Management: Machine Learning and
Survival Analysis [55.41644538483948]
本研究では,水管故障の予測のための統計的および機械学習の枠組みについて検討する。
スペイン,バルセロナの配水ネットワーク内の全管の故障記録を含むデータセットを用いて検討を行った。
その結果, 管形状, 年齢, 材質, 土壌被覆など, 重要な危険因子の影響が明らかにされた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T19:08:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。