論文の概要: Improving Power Plant CO2 Emission Estimation with Deep Learning and Satellite/Simulated Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02083v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 08:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:39.263830
• Title: Improving Power Plant CO2 Emission Estimation with Deep Learning and Satellite/Simulated Data
• Title（参考訳）: 深層学習と衛星・シミュレーションデータによる発電所CO2排出量推定の改善
• Authors: Dibyabha Deb, Kamal Das,
• Abstract要約: 発電所からのCO2排出は、重要なスーパーエミッターとして、地球温暖化に大きく貢献する。 本研究では、Sentinel-5PからのNO2データの統合、連続したXCO2マップの生成、OCO-2/3からの実際の衛星観測をデータスカース領域における71以上の発電所に組み込むことにより、利用可能なデータセットを拡張することによる課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: CO2 emissions from power plants, as significant super emitters, contribute substantially to global warming. Accurate quantification of these emissions is crucial for effective climate mitigation strategies. While satellite-based plume inversion offers a promising approach, challenges arise from data limitations and the complexity of atmospheric conditions. This study addresses these challenges by (a) expanding the available dataset through the integration of NO2 data from Sentinel-5P, generating continuous XCO2 maps, and incorporating real satellite observations from OCO-2/3 for over 71 power plants in data-scarce regions; and (b) employing a customized U-Net model capable of handling diverse spatio-temporal resolutions for emission rate estimation. Our results demonstrate significant improvements in emission rate accuracy compared to previous methods. By leveraging this enhanced approach, we can enable near real-time, precise quantification of major CO2 emission sources, supporting environmental protection initiatives and informing regulatory frameworks.
• Abstract（参考訳）: 発電所からのCO2排出は、重要なスーパーエミッターとして、地球温暖化に大きく貢献する。 これらの排出量の正確な定量化は、効果的な温暖化戦略に不可欠である。 衛星ベースのプルームインバージョンは有望なアプローチを提供するが、データ制限と大気条件の複雑さから課題が生じる。 本研究はこれらの課題に対処する。 (a)Sentinel-5PからのNO2データの統合、連続したXCO2マップの生成、OCO-2/3からの実際の衛星観測をデータスカース地域の71以上の発電所に組み込むことにより、利用可能なデータセットを拡大すること。 (b)エミッションレート推定に多様な時空間分解能を扱えるカスタマイズされたU-Netモデルを用いる。 その結果, 従来法に比べ, 排出率の精度は有意に向上した。 この強化されたアプローチを利用することで、主要なCO2排出源のほぼリアルタイムで正確な定量化が可能になり、環境保護イニシアチブをサポートし、規制枠組みを通知することができる。

関連論文リスト

• Enhancing Carbon Emission Reduction Strategies using OCO and ICOS data [40.572754656757475]
  我々は,OCO-2(Orbiting Carbon Observatories)とOCO-3(Orbiting Carbon Observatories)の衛星データとICOS(Integrated Carbon Observation System)の地上観測とECMWFリアナリシスv5(ERA5)の気象データを統合することで,局部的なCO2モニタリングを強化する手法を提案する。 衛星観測から地上レベルCO2を予測するために,K-nearest neighbor (KNN) と機械学習モデルを用いて,3.92ppmのルート平均正方形誤差を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T21:23:58Z)
• Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space -- A survey [49.7996292123687]
  メタン (CH_4) は強力な温室効果ガスであり、20年間で二酸化炭素 (CO_2) の86倍の温暖化に寄与する。 この研究は、ショートウェーブ赤外線(SWIR)帯域におけるメタン点源検出センサの既存の情報を拡張する。 従来の機械学習(ML)アプローチと同様に、最先端の技術をレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:03:20Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• A Comprehensive Approach to Carbon Dioxide Emission Analysis in High Human Development Index Countries using Statistical and Machine Learning Techniques [4.106914713812204]
  世界規模の二酸化炭素排出量を効果的に削減するためには、二酸化炭素排出量の傾向を予測し、その排出量パターンに基づいて国を分類することが不可欠だ」と述べた。 本稿では,HDI(Human Development Index)を有する20カ国におけるCO2排出量の決定要因について,25年間にわたる経済,環境,エネルギー利用,再生可能資源に関連する要因について,詳細な比較研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T21:00:02Z)
• GeoFormer: A Vision and Sequence Transformer-based Approach for Greenhouse Gas Monitoring [2.1647301294759624]
  本研究では,NO2濃度を予測するために,視覚変換モジュールと高効率な時系列変換モジュールを組み合わせたコンパクトモデルを提案する。 我々は、地上監視局のSentinel-5P画像を用いて構築したデータセットを用いて、提案モデルを用いて表面レベルのNO2測定を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T11:20:29Z)
• 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)
• De-risking Carbon Capture and Sequestration with Explainable CO2 Leakage Detection in Time-lapse Seismic Monitoring Images [2.021175152213487]
  本研究では,最新の深層学習モデルを用いて,CO2プラム(リーカジ)をデライン化するために,時間ラプス地震画像のバイナリ分類を導入する。 また,クラスアクティベーションマッピング手法を用いて,CO2プラムの漏洩領域をローカライズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T17:22:51Z)
• Real-time high-resolution CO$_2$ geological storage prediction using nested Fourier neural operators [58.728312684306545]
  炭素捕獲貯蔵(CCS)は、地球規模の脱炭酸に不可欠な役割を担っている。 CCS展開のスケールアップには, 貯留層圧力上昇とガス配管マイグレーションの高精度かつ高精度なモデリングが必要である。 我々は,高分解能な3D CO2ストレージモデリングのための機械学習フレームワークであるNested Fourier Neural Operator (FNO)を,盆地スケールで導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T04:04:03Z)
• Near Real-time CO$_2$ Emissions Based on Carbon Satellite And Artificial Intelligence [20.727982405167758]
  我々は、データ検索アルゴリズムと2ステップのデータ駆動ソリューションの両方を含む統合AIベースのパイプラインを提案する。 まず、データ検索アルゴリズムは、炭素衛星、炭素源の情報、およびいくつかの環境要因を含むマルチモーダルデータから効率的なデータセットを生成することができる。 第二に、深層学習技術の強力な表現を適用した2段階のデータ駆動ソリューションは、人為的CO$排出の定量化を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T12:01:32Z)
• Measuring the Carbon Intensity of AI in Cloud Instances [91.28501520271972]
  我々は,ソフトウェアの炭素強度を測定するための枠組みを提供し,運転中の炭素排出量を測定することを提案する。 私たちは、Microsoft Azureクラウドコンピューティングプラットフォームにおける排出削減のための一連のアプローチを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T17:04:04Z)

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。