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Offshore Freshened Groundwater Prospecting using Machine Learning

Descrizione del progetto

Mappare i giacimenti al di sotto del fondale marino

Le acque dolci sotterranee offshore, che si trovano sotto il fondale marino e sono caratterizzate da una salinità inferiore a quella dell’acqua di mare, dispongono di potenzialità in qualità di risorsa idrica costiera; tuttavia, l’insufficienza di dati sulla loro distribuzione impedisce di impiegarle efficacemente al fine di alleviare lo stress idrico nelle regioni costiere. In questo contesto, il progetto OPTIMAL, finanziato dall’UE, si propone di prevedere la presenza e la distribuzione delle acque dolci sotterranee offshore a livello globale. La metodologia impiegata dal progetto combina simulazione numerica e apprendimento automatico, facendo ricorso a fattori geologici e geomorfologici. Guidato dall’Università di Malta e in collaborazione con partner provenienti dall’Università di Utrecht e di Deltares, OPTIMAL sviluppa la comprensione scientifica in materia e si allinea agli obiettivi di sviluppo sostenibile. Il progetto agevola il trasferimento delle conoscenze e migliora le competenze in ambito di geologia marina e apprendimento automatico applicato. Grazie alla sua convalida di dati reali, OPTIMAL rappresenta un passo in avanti significativo verso una gestione sostenibile delle risorse idriche.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-WIDERA-2022-TALENTS-04

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITA TA MALTA
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 161 411,52
Indirizzo
TAL OROQQ
MSD 2080 MSIDA
Malta

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Regione
Malta Malta Malta
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partner (2)

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