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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Offshore Freshened Groundwater Prospecting using Machine Learning

Descripción del proyecto

Cartografía de yacimientos bajo el lecho marino

Las aguas subterráneas frescas de alta mar (OFG, por sus siglas en inglés), que se encuentran bajo el lecho marino con menor salinidad que el agua de mar, tienen potencial como recurso hídrico costero. Sin embargo, la insuficiencia de datos sobre su distribución impide un uso eficaz para aliviar el estrés hídrico en las regiones costeras. En este contexto, el proyecto OPTIMAL, financiado con fondos europeos, pretende predecir la aparición y distribución de OFG a escala mundial. Su metodología combina la simulación numérica y el aprendizaje automático, utilizando factores geológicos y geomorfológicos. Dirigido por la Universidad de Malta, con los socios de la Universidad de Utrecht y Deltares, el proyecto hace avanzar la comprensión científica y se ajusta a los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Facilita la transferencia de conocimientos al tiempo que mejora la experiencia en geología marina y aprendizaje automático aplicado. Con la validación de datos en la vida real, OPTIMAL supone un paso importante hacia la gestión sostenible de los recursos hídricos.

Objetivo

Offshore freshened groundwater (OFG) refers to fluids stored in sediment pores and rock fractures below the seafloor, with a salinity lower than seawater. This phenomenon has been identified globally in continental margins and proposed as a resource that can potentially alleviate water stress in coastal regions. However, the scarcity of data to constrain the distribution and volumes of the reservoirs remains a challenge. OPTIMAL project aims to: (i) develop an interdisciplinary methodology to predict the occurrence and distribution of OFG resources built on Artificial Intelligence and (ii) apply the model globally to infer OFG occurrence and quantify the resource feasibility as a function of distribution characteristics such as offshore extent, depth below the seafloor and fresh to brackish water ratio. The proposed methodology uses a surrogate model to create a dataset of input parameters, representing key geological and geomorphological components influencing OFG systems, such as aquitard thickness and seafloor bathymetry. The output data will be generated via numerical simulation of variable-density groundwater transport on the suite of surrogate models using high-performance computing. These data will be used to train and test machine learning algorithms. The successful models will be validated using real-world data from the existing global OFG database. The predictive model proposed in this fellowship contributes to achieving Sustainable Development Goals related to technologies for improving access to water resources. The primary beneficiary of this funding will be the University of Malta. Partner organizations will be Utrecht University and Deltares in The Netherlands. The action presents a unique opportunity for the fellow to transfer his expertise in stochastic reservoir modelling and characterization of OFG systems to the host, while learning about marine geology, seafloor landforms and applied machine learning.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-WIDERA-2022-TALENTS-04

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Coordinador

UNIVERSITA TA MALTA
Aportación neta de la UEn
€ 161 411,52
Coste total
Sin datos

Socios (2)