핵심 개념
Computer vision models aid in predicting land surface displacement for Carbon Capture and Sequestration projects, contributing to climate change mitigation efforts.
초록
新しいアプローチとして、コンピュータビジョンを使用して地表変位を予測する方法が導入されました。これは、炭素捕獲と貯留(CCS)プロジェクトにおける重要な役割を果たし、気候変動の緩和に貢献します。複数のモデル(CNN、ResNet、ResNetUNet)が実装されており、静的力学問題と移動力学シナリオの両方に対応しています。ResNetUNetは他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、LSTMは移動問題でTransformerと同等の性能を発揮します。この報告書では、データセットやモデルの詳細が提供されており、将来の作業についても言及されています。
통계
CCSは地球温暖化と気候変動を和らげるための重要な排出削減技術である[22]。
ResNetUNetはCNNやResNetモデルよりも静的変位画像予測で優れたパフォーマンスを示す[25]。
LSTMとtransformerモデルは移動力学モデルに適しており、transformerはLSTMよりも優れた結果を示す[28]。
인용구
"CCS is an important emissions reduction technology to alleviate global warming and climate change."
"ResNetUNet outperforms the others thanks to its architecture in static mechanics problem."
"Transformer has been used to predict the representative dynamical systems such as 2D fluid dynamics and 3D reaction-diffusion dynamics."