論文の概要: Bayesian Neural Network Surrogates for Bayesian Optimization of Carbon Capture and Storage Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21803v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 13:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.363015
• Title: Bayesian Neural Network Surrogates for Bayesian Optimization of Carbon Capture and Storage Operations
• Title（参考訳）: ベイジアンニューラルネットワークによる炭素捕獲と貯蔵操作のベイジアン最適化
• Authors: Sofianos Panagiotis Fotias, Vassilis Gaganis,
• Abstract要約: Carbon Capture and Storage (CCS)は、持続可能な未来を育むための重要な技術である。 本稿では,CSプロジェクト開発における決定変数の最適化戦略の比較評価を行う。 BOフレームワークにおいて, 様々な新しいモデルが検討され, 比較された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Carbon Capture and Storage (CCS) stands as a pivotal technology for fostering a sustainable future. The process, which involves injecting supercritical CO$_2$ into underground formations, a method already widely used for Enhanced Oil Recovery, serves a dual purpose: it not only curbs CO$_2$ emissions and addresses climate change but also extends the operational lifespan and sustainability of oil fields and platforms, easing the shift toward greener practices. This paper delivers a thorough comparative evaluation of strategies for optimizing decision variables in CCS project development, employing a derivative-free technique known as Bayesian Optimization. In addition to Gaussian Processes, which usually serve as the gold standard in BO, various novel stochastic models were examined and compared within a BO framework. This research investigates the effectiveness of utilizing more exotic stochastic models than GPs for BO in environments where GPs have been shown to underperform, such as in cases with a large number of decision variables or multiple objective functions that are not similarly scaled. By incorporating Net Present Value (NPV) as a key objective function, the proposed framework demonstrates its potential to improve economic viability while ensuring the sustainable deployment of CCS technologies. Ultimately, this study represents the first application in the reservoir engineering industry of the growing body of BO research, specifically in the search for more appropriate stochastic models, highlighting its potential as a preferred method for enhancing sustainability in the energy sector.
• Abstract（参考訳）: Carbon Capture and Storage (CCS)は、持続可能な未来を育むための重要な技術である。 温室効果ガスの排出を抑え、気候変動に対処するだけでなく、油田やプラットフォームの運用寿命と持続可能性を拡張し、温室効果ガスへのシフトを緩和する。 本稿では,CCSプロジェクト開発における決定変数の最適化戦略を,ベイズ最適化(Bayesian Optimization)と呼ばれる微分自由手法を用いて,徹底的に比較評価する。 BOにおける金の標準として機能するガウス過程に加えて、BOフレームワーク内で様々な新しい確率モデルが検討され、比較された。 本研究は,多数の決定変数が存在する場合や,同様にスケールしない複数の目的関数がある場合など,GPが過小評価されている環境において,BOに対するGPよりもエキゾチックな確率モデルを利用することの有効性について検討する。 主目的関数としてNet Present Value(NPV)を組み込むことにより,CCS技術の持続的展開を確保しつつ,その経済性向上の可能性を示す。 最終的に、この研究は、BO研究の成長する組織における貯水池工学産業における最初の応用であり、特により適切な確率モデル探索において、エネルギーセクターの持続可能性を高めるための方法として、その可能性を強調している。

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