【基于数学建模及深度学习的二氧化碳地质封存研究】

1、邀请老师

邱凯旋

2、特邀老师

邱凯旋博士   香港大学博士后

3、报告内容

      如何减少二氧化碳（CO2）排放量以减缓全球变暖的趋势已成为世界性的难题。二氧化碳地质封存技术（GCS）能有效降低 CO2 总减排成本，提高减排的灵活性而备受关注。前期的工作主要分两部分对 CO2 封存进行研究：一部分是通过考虑在封存层多孔介质中的流动特性构建数学模型，通过求解得到二氧化碳羽流边界以及二氧化碳泄漏量随时间的变化关系；另一部分是通过训练神经网络模型作为替代模型来分析二氧化碳的封存特性等。旨在通过技术的研发帮助降低CO2 地下封存的安全隐患，为大规模 CO2 地质封存项目的推广提供技术支撑。

4、报告题目

《基于数学建模及深度学习的二氧化碳地质封存研究》