2015

2010

2009

2008

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

The research system

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Ground-breaking research

Portefølje Samisk ikon

Sámi society and culture

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Democracy and global development

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Welfare, culture and society

Portefølje Helse ikon

Health

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Climate and environment

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Land-based food, the environment and bioresources

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energy and transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Enabling technologies

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovation

LTP Climate, environment and environmentally friendly energy

Climate and loss of natural diversity

Internationalization

Societal security and civil preparedness

Renewal in the public sector

Velferdstjenester

Frontpage Image

Marine icon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Oceans and coastal areas

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Enabling and industrial technologies

Trust and community

Professional environment

High quality and accessibility

LTP Climate

Strengthened competitiveness and innovation capacity

LPT Health

 An innovative business community

LTP3 Helse

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Et innovativt næringsliv ikon

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Marin ikon

Forsidebilde

Statistics

Prosjektbanken presenterer statistikk og informasjon om prosjekter med finansiering fra Forskningsrådet fra 2004. Statistikken er fordelt på blant annet tema, år, geografi og organisasjon. Prosjektbanken gir også detaljert informasjon om de enkelte prosjektene.

...or see the summary and other information about the projects you have selected

Portfolios

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

How the grants are distributed between organisations, counties, subject areas etc....

Here are some examples of searches you can perform in the Project Databank

All long term plan objectives

About Text Queries

No thematic area or topic related to the project

has received funding in the programme period

No popular science description is available

have received funding in the programme period

The project with project number {{project number}} was not found

Technical description

Woops, something went wrong. Please refresh the page. If the error persists, please contact us.

We could not find what you were looking for

See statistics related to this LTP objective

See projects related to this LTP objective

related to this LTP objective have received grants

has been granted to projects related to this LTP objective

has been granted to projects related to this portfolio

related to this portfolio have received grants

About Prosjektbanken

Olje- og energidepar

Kunnskapsdepartement

Energidepartementet

Ukjent

Teknologi

Matematikk og naturvitenskap

Trøndelag - Trööndelage

Akershus

Vestland

Rogaland

Oslo

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Fagmiljøer og talenter

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Miljøvennlig energi og lavutslippsløsninger

LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier

LTP3 Nano-, bioteknologi og teknologikonvergens

Instituttsektor

UoH-sektor

Portefølje Energi og transport

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Innovasjon

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Muliggjørende teknologier

Portefølje Mat og bioressurser

Portefølje Klima og miljø

Programmer

Frittstående prosjekter

Nettverkstiltak

SFF/SFI/FME

Infrastruktur og institusjonelle tiltak

Forvaltning

Diverse FoU-relaterte aktiviteter

Felleskostnader

Danmark

Frankrike

Canada

Luxembourg

Nederland

Storbritannia

Sverige

Tyskland

Ungarn

Østerrike

Koordinerings- og støtteaktivitet

Forskningssenter

Forskningsinfrastruktur

Energi

Naturmangfold og miljø

Bransjer og næringer

Miljøteknologi

Klimarelevant forskning

Internasjonalisering

Politikk- og forvaltningsområder

Globale utfordringer

Anvendt forskning

Grunnforskning

Nanoteknologi/avanserte materialer

Kutt i utslipp av klimagasser

Innovasjon i offentlig sektor (utgår 2014)

Tjenesterettet FoU

Nordområdene

Polar

Bioteknologi

Utviklingsarbeid

Mye medieoppmerksomhet den siste tiden har blitt rettet mot de negative miljøpåvirkningene av akvakulturnæringen. Det er avgjørende for dagens oppdrettsnæring å finne en løsning på dette for å opprettholde den sosiale lisensen til å drive. Et av de viktigste tiltakene er å skape optimale forhold for fisken og håndtere utslipp på en effektiv måte. Flytende lukkede oppdrettssystemer (FLO) er utviklet med dette formålet. FLO kan redusere miljømessige begrensninger som tidligere har vært en utfordring.

I dette prosjektet FLO - Egget® blir brukt til felttesting. Systemet har evnen til å samle opp partikkelutslipp, et område det finnes lite forskning på. I oppdrettsnæringen finnes det en del usikkerhet om hvor mye utslippsreduksjon som faktisk kan oppnås med slike systemer, og hvilke faktorer som er avgjørende for effektiv oppsamling. Dette gjør det vanskelig å utvikle standarder og sikre at driften overholder utslippskrav.

Da det første Egget® ble lansert i 2022, viste det seg at det samlet opp mer slam enn forventet. Nå er målet å finne ut hva som gjorde dette mulig, slik at resultatene kan gjentas og tilpasses i større skala. Det er også viktig å dokumentere utslippsreduksjonen for å utvikle et bærekraftig regelverk og føre tilsyn med akvakultur på en fornuftig måte.

Prosjektet vil bidra til å definere nøkkelfaktorer for oppsamling av slam og gi grunnlag til videre diskusjon om hvordan man best kan utnytte det innsamlede slammet som en ressurs i stedet for et problem. Dette vil være viktig for å hjelpe oppdrettere med å tilpasse teknologi og utstyr, samt sikre at slammet kan bli en verdifull del av oppdrettsnæringens verdikjede. Resultatene kan også gi viktige innspill til retningslinjer for fremtidens bærekraftige havbruk.

Et viktig område for akvakultur utvikling er å minimere dens miljøpåvirkning. Direkte og indirekte miljøpåvirkning kan dempes ved å gi optimale forhold for fiskens velferd og ved innsamling av utslipp. Det flytende lukkede oppdretts systemet (FLO) Egget® tjener dette formålet.
Egget® er designet for å lokaliseres inne i fjorder og kan åpne opp for oppdrett på lokaliteter der det ellers kan være begrensninger og utslipp kan være en utfordring.
Det er svært få vitenskapelige artikler som omhandler oppsamling av partikkel-utslipp fra merder eller FLO. Det er usikkerhet i bransjen angående graden av utslippsreduksjon som kan oppnås i FLO-systemer og mangel på forståelse for nøkkelparametere som påvirker oppsamlingseffektivitet. Dette kan føre til hindringer i utvikling og drift eller manglende overholdelse av utslippstillatelser.
Det første Egget® ble lansert i 2022 og oppnådde bedre slamoppsamlingsresultater enn forventet. Oppgaven til dette prosjektet er å bryte det ned til nøkkelfaktorene som gjorde det mulig for at resultatene skal være replikerbare og skalerbare, og ikke minst få dokumentert utslippsreduksjon med FLO. 
Dokumentasjon kreves også for utvikling av fornuftig lovverk, gjennomføring av tilsyn eller evaluering av ulike akvakultursformer. Resultatene fra dette forskningsprosjektet kan danne grunnlag og gi anbefalinger for retningslinjer og etablering av en felles definisjon av bærekraftig havbruk. 
Samtidig som vi ser mot en fremtid med økt etterspørsel etter slamoppsamling, er det nødvendig å sikre at det innsamlede slammet blir en ressurs, ikke et problem for oppdretterne, samtidig som at oppdreterne kan bli utrustet med nødvendig informasjon for å tilpasse utstyr for oppsamling og behandling av slam for å levere det inn i verdikjeden.

Vurdering av utslipp og faktorer som påvirker innsamling og bruk av fiskeslam fra flytende lukket akvakulturteknologi

Konferansen SIG Seaweed har blitt arrangert jevnlig siden 2014, med finansiell støtte fra Forskningsrådet og Innovasjon Norge.
SIG (Special Interest Group) Seaweed består av norske bedrifter som dyrker og bruker makroalger (tang og tare) som råstoff for ulike produkter, samt utstyrs-, teknologi- og FoU-leverandørene innen disse områdene. Den planlagte SIG Seaweed 8 Conference er en temakonferanse med fokus på teknologiutvikling langs hele verdikjeden for makroalger, fra dyrking av biomasse til nye produkter med stor etterspørsel og som forutsetter tilgang på store volumer. Målet med konferansen er at deltagerne skal få formidlet ny kunnskap og erfaringer om dette temaet fra norske og utenlandske eksperter med mye erfaring og kunnskap om temaene, diskutere sine utfordringer knyttet til dem og bli inspirert til videre arbeid, nye forsknings- og innovasjonsprosjekter og ikke minst mer samarbeid. 
Kunnskapsplattformen Norwegian Seaweed Biorefinery Platform er sentral for forskningen på utnyttelse av dyrkede makroalger og har vært medarrangør av SIG Seaweed-konferansene. I år avsluttes Tareplattformen og den vil derfor ha en fremhevet rolle på SIG Seaweed 8 Conference. Infrastrukturprosjektet RI Seaweed (Norsk Taresenter, Norges Forskningsråd 2022 – 2028), bygger opp forskningsinfrastruktur som tareindustrien i Norge og internasjonalt kan bruke i utvikling og uttesting av teknologi langs hele verdikjeden. På årets konferanse skal senteret derfor presenteres bredt, både som eget foredrag og som flere korte pitcher fra nodene. Konferansen vil også ha presentasjoner fra andre norske forskningsprosjekter, samt innlegg fra norske og utenlandske bedrifter. I år har vi invitert foredragsholdere fra ledende fagmiljøer i Danmark, England og Chile, og spesielt sistnevnte får en bred presentasjon i forbindelse med at Norge og Chile planlegger økt forskningssamarbeid på alger. Det forventes ca 120 deltakere, fordelt på forskning, utdanning, industri, forvaltning og organisasjoner.

SIG Seaweed 8 Conference

T-Wax: New additives for oilfield wax management (WAX)

Målet for FUSE er å utvikle kunnskap og metoder for energieffektive og trygge skipsoperasjoner ved å kombinere KI og skips hydrodynamikk som muliggjør raske utslippsreduksjoner fra den globale flåten gjennom neste generasjons ruteoptimalisering.


Hovedideen er å utvikle metoder for mer nøyaktige numeriske modeller for skipsytelse, inkludert både energi- og bevegelsesegenskaper, ved å bruke kunstig intelligens i kombinasjon med klassisk hydrodynamikk. Tradisjonelle hydrodynamiske modeller er basert på grunnprinsipper og reflekterer fysiske lover. Kunstig intelligens kan trenes på operasjonelle data til å finne nye sammenhenger i dataene utover det man vet fra fysikkens lover. Begge tilnærmingene har sine fordeler og ulemper, og vi tar sikte på å kombinere det beste fra begge tilnærmingene og utvikle hybridmodeller. 
Potensielle effekter av de nye skipsmodellene vil evalueres gjennom bruk i ruteplanlegging.

Som utgangspunkt vil vi samle brukerkrav fra industripartnerne med fokus på to utvalgte brukstilfeller; deep sea og fergedrift. Forskningsaktivitetene vil dekke dataanalyse, KI og skipshydrodynamikk og reiseoptimalisering og beslutningsstøtte. Relevante forskningstemaer innebærer å sammenligne de ulike tilnærmingene for å estimere skipsytelse, vurdere nøyaktighet og gyldig bruk av modellene og evaluering av modellenes sensitivitet og anvendelighet. Til slutt vil den potensielle effekten av å bruke hybridmodeller i reiseoptimalisering bli undersøkt og demonstrert. En ph.d.-kandidat vil bli utdannet fra NTNU med fokus på å fusjonere KI med skipshydrodynamikk. 

Prosjektpartnerne er SINTEF Ocean, SINTEF Ålesund, NTNU, Torghatten, Vard Electro, NAVTOR og G2 Ocean.

The FUSE vision is to rapidly reduce emissions from the global fleet by unlocking the full potential of operational data through fusing AI and ship hydrodynamics for next generation voyage optimization. The main idea is to develop theoretical approaches and methodology utilizing the potential of using AI in combination with classical hydrodynamics to develop more accurate numerical models for ship performance, including both energy and motion characteristics. Traditional hydrodynamic models are based on first-principle, reflecting physical laws. AI-based models which uses operational data are used to establish a statistical relationship between inputs and outputs. Both approaches have their pros and cons, and we aim to fuse the best of both approaches and develop hybrid models as input to voyage planning and onboard decision support systems.  As a starting point, we will gather user requirements from the industrial partners focusing on two selected use cases; deepsea and ferry operations. The industry partners will be involved during the whole project period ensuring that the competence and results can be exploited into their product and services. The industry partners will contribute with operational data from their ships as research data. 

The research activities will cover data analytics, AI and ship hydrodynamics and voyage optimization and decision support. Research partners are SINTEF Ocean, SINTEF Ålesund, and NTNU. A PhD candidate will be educated from the NTNU with supervisors from Marine Technology and Engineering Cybernetics with focus on fusing AI with ship hydrodynamics. Relevant research topics involve comparing the different approaches for estimating ship performance, considering accuracies and valid usage of the models and evaluation of sensitivity and applicability of the models. Finally, the potential impact of using hybrid models in voyage optimization will be investigated and demonstrated.

Fusing AI and Ship Hydrodynamics for Next-Gen Voyage Optimization

Prosjektet SocialFeed bygger på premisset om at eksisterende sosiale bærekraftsstandarder, sertifiseringsordninger og verktøy er fraværende i en nasjonal kontekst. Det er derfor nødvendig å utforme dette for å lokalisere de faktiske sosiale konsekvensene av en kompleks verdikjede, slik som fôrindustrien i Norge er i dag, med både lokal produksjon og stor andel import. Når det gjelder denne internasjonale verdikjeden, vil det være viktig å analysere hvordan norsk forbruk av høykvalitetsingredienser påvirker matsikkerhet i andre deler av verden. Samtidig har Norge spilt en viktig rolle i å øke bærekraft i den globale sør. 
I prosjektet vil det være tre case: storfe, kylling og laks. Dagens konvensjonelle fôringredienser, samt nye lovende fôringredienser vil evalueres via bruk av metodene Social Life Cycle Assesment, Power Mapping og Product Chain Organization. Dette vil utforme en samling av sosialindikatorer som vil brukes for å måle både positiv og negativ påvirkning, som igjen vil være grunnlag for å vurdere hvorvidt den norske fôrverdikjeden har et «netto positivt sosialt fotavtrykk». For å oppnå prosjektmålsetningene og frembringe en dybdeanalyse av sosial påvirkning, vil SocialFeed-prosjektet jobbe tett med relevante interessenter for å sikre riktig data og info i sammenstilling av indikatorer. Fôringrediensprodusenter, fôrprodusenter, oppdrettere, NGOs og bransjeorganisasjoner vil være aktivt påkoblet via workshops, intervjuer og piloter for å oppnå et proof of concept. I tillegg til dette vil det gjøres en analyse av det institusjonelle politiske rammeverket som foreligger for norsk produksjon og handel av fôr, for å utforske potensielle politiske endringer (muligheter) som kan bidra til mer bærekraftige løsninger i fremtiden.

The project SocialFeed starts from the premise that existing standards have a narrow /limited (and misleading) take on social sustainability and do not capture pertinent 'matters of concern' well enough. This shortcoming may neglect the importance of the social part of sustainability for feed production whether Norwegian or imported. To explore this, three main cases i.e. cattle, chicken and salmon and their current feed ingredients along with the most promising novel feed ingredients of the future will be included. Methods like Social Life Cycle Assessment, Power mapping and Product chain organization will be applied to assess the sustainability performance of the feed system in Norway, that includes both local production and significantly large import. 
An improved set of social indicators will be developed to capture both the positive and negative social impacts and can be further used to assess if Norwegian feed system has a 'Net Positive Social Footprint'. To meet this challenging goal and provide a more comprehensive assessment of the social impacts, SocialFeed will work with the stakeholders closely to acquire the necessary data to implement the adequate set of indicators. Key stakeholders like feed ingredient suppliers, feed producers, farmers, NGOs and branch organizations will be actively involved through workshops, interviews and pilot testing to provide proof of concept.  Furthermore, an analysis of the institutional policy framework surrounding domestic Norwegian feed production and imports will be conducted to explore policy options that result in more sustainable feed solutions.  Lastly, the project will act as a communication platform for bringing both the green and blue sector together to co-create a common understanding of social sustainability of the Norwegian feed system.

Developing social science methods for evaluating sustainability in Norwegian feed system for livestock and aquaculture

Utviklingen av havvind er et viktig element i det grønne skiftet og det forventes å ekspandere betraktelig, også i områder med sjøis i særdeleshet Østersjøen. Her er relativt grunt vann slik at det i hovedsak planlegges og bygges bunnfaste konstruksjoner. EU har mål om å produsere 60GW fra havvind før 2030, og mye av dette vil komme i Østersjøen. Tekniske løsninger for havvind er viktig ikke bare for EU, men svarer også på minst tre av FNs 13 bærekraftmål ((#7, #9, #13) og vil ha indirekte positiv effekt i forhold til fem andre ( (#3, #8, #9, #11 and #12).
Sjøis og is-krefter fra sjøis på havvindsinstallasjoner representerer en av de største usikkerhetene for design og operasjon av havvindsturbiner. De eksisterende standarder og retningslinjer er hovedsakelig gitt i IEC614000-3-1 and DNV-ST-0437, og disse er stort sett basert på "Arctic Offshore structures for the petroleum industry" i ISO19906. Det er to vesentlige forskjeller mellom installasjoner for havvind og for olje og gass. For det første er oljeplattformer større, stivere responderer mye mer statisk, mens vindturbiner er slankere og mer dynamiske. For det andre kan man vanlig vis i Arktis regne med tilnærmet uendelig store drivende krefter fra tung is, men i Østersjøen (og andre områder hvor det planlegges havvind) er det lettere isforhold (isen er mellom 0.3 m og 1.2 m), og de drivende kreftene (fra særlig vind og strøm) kan begrense is-kreftene. Usikkerhetene ligger både i etablering av fordelinger av, og korrelasjoner mellom de relevante is-parameterne (is-tykkelse, konsentrasjon osv.) og i de deterministiske og probabilistiske modeller for å beregne laster og respons. IceWise kommer til å adresse begge disse.

IceWise addresses sea ice actions on offshore wind turbines. Offshore wind is one of the vital renewable energies for the future and Europe wants to reach at least 60 GW installed in EU waters by 2030. This means more wind turbines in the Baltic sea where sea ice is on the the major uncertainties.

IceWise combines the competence of NTNU in ice mechanics and ice actions on offshore structures with competence within satellite remote sensing of sea ice at UiT to carry out world-leading research needed for Norwegian industry to reduce uncertainty in ice action estimations and to pave the way for improved operational planning and standardization of design method for offshore wind turbines.

WP1 Sea ice statistics, WP2 Ice state definition and WP3 Probabilistic modelling, address respectively the sea ice statistics and ridges statistics from satellite remote sensing data (WP1), defining an ice state based on multi-modal data product and calculate deterministic ice loads (WP2) and probabilistic modelling of ice ridge and level ice action (WP3).
The international  DTU-Space (Skourup) will co-supervise the PhD in WP1 (UiT) and we plan for with two full day scientific workshops per year (at NTNU and at Aalto) with the researchers and the PhDs.

Scientific papers published in high level international journals, high qualified personnel (PhD and master students) available for employment in Norwegian industry and development of better standards and guidelines for estimating ice actions on bottom-fixed wind turbines are three major results from the project.

A steering committee with member from all Norwegian partners will meet 4 times per year and ensure good progress. it will also be two full day physical workshop with all partners annually. The PhD students will meet and be challenged by the industry with their applied perspective.

DNV will be invited as observer to IceWise and Høyland is reviewing the new DNV-RP-C205 about ice actions to ensure that IceWise is complementary.

Ice, Wind and Structures

I Nordsjøen finnes det organisk rike leirlag som har blitt begravd til flere kilometers dyp. Når slike leirlag blir begravd til flere kilometers dyp, blir de så varme at de begynner å generere olje og gass. Av all oljen og gassen som har blitt generert i Nordsjøen, har hele 98% lekket ut til havet over geologisk tid. Men hvor skjer dette? Hvor mye lekker ut? Hvilke miljøkonsekvenser har det? Hvordan påvirker det planer for CO2-lagring at væsker kan sive ut naturlig noen steder? Og kan det gi ny innsikt i hvor man bør lete etter olje og gass? Dette er spørsmål som InFluSe-prosjektet skal svare på.

InFluSe står for "Integrated study of Fluid Migration and Seepage in the Southern Norwegian North Sea - Impact on Hydrocarbons, Environment, and CO2 storage". På grunn av de viktige konsekvensene hydrokarbonlekkasje i Nordsjøen har, er det mange som er interessert i dette prosjektet. Prosjektet ledes av Universitetet i Bergen, og har partnere fra industri, akademia og statsadminstrasjon, og disse partnerene inkluderer UiT, Equnior, AkerBP, Aarhus Universitet, Geomar Kiel, Havforskningsinstituttet og Sokkeldirektoratet.

I løpet av det første av fire år, skal vi ansette fire PhD-kandidater og gjennomføre et tokt på 20 dager med forskningsskipet G.O. Sars. Den første av PhD-stipendiatene skal bruke satellittdata til å undersøke hvor, når og hvorfor olje lekker i Nordsjøen. Den andre PhDen skal undersøke eksisterende brønn-, kjerne- og seismikk-data fra Nordsjøen for å finne ut hvilke veier hydrokarbonene migrerer under bakken. Den tredje skal samle inn og prosessere nye høy-oppløselige 3D-seismiske data over områder med mye lekkasje for å undersøke hvordan hydrokarbonene kommer seg gjennom takbergartene. Den siste skal undersøke geokjemiske og biologiske prøver fra hydrokarbonoppkommene for å finne ut hvor de kommer fra, hvor lenge de har vert aktive, og hvilke påvirkninger de har på miljøet.

In the Southern Norwegian North Sea (SNNS), analysis of satellite radar data supported by recent scientific cruise activity reveals a previously unknown pattern of natural oil seepage. This seepage pattern indicates the presence of a widespread and previously unknown hydrocarbon migration system. Combined with the extreme availability of subsurface data in the study area and our ability to conduct scientific cruises with state-of-the-art research vessels, the observed seepage pattern makes it possible to characterize and understand migration of fluids in sedimentary basins from source to seep, at a hitherto unparalleled level of detail. Through an integrated and cross-disciplinary research program, the InFluSe project partners will create a complete understanding of hydrocarbon migration and seepage in the SNNS through two scientific cruises, a comprehensive analysis and modelling program, and education of 4 PhDs and >10 MScs in the disciplines of geomatics, subsurface geology, geophysics and geochemistry. Firstly, we will determine the hydrocarbon migration pathways in the SNNS area and develop a baseline of natural hydrocarbon seepage in terms of distribution and rates that past and potential future well-related emissions can be evaluated against. Secondly, improved knowledge about distribution and rates of hydrocarbon seeps in the Norwegian North Sea will make it possible to assess the geological contribution of hydrocarbons, carbon and methane (the most important greenhouse gas after CO2) to the environment and atmosphere, something that is poorly understood from both a conceptual and regional perspective, and may be exacerbated by the shallow depth of seepage here. Thirdly, several CO2 storage licenses are in place in the SNNS and the impact of the observed seepage on the CO2 storage integrity in these areas will be addressed by InFluSe. Finally, understanding of pathways of hydrocarbon migration will help improve play models and de-risk exploration prospects.

Integrated study of Fluid Migration and Seepage in the Southern Norwegian North Sea - Impact on Hydrocarbons, Environment, and CO2 storage

Utforskning og utvinning av dyphavsmineraler vokser frem som en industri på norsk kontinentalsokkel. Kunnskapen og tilgjengelige data om geologien i de øvre lag av havbunnen i dyphavet, den geologiske sammenhengen hvor mineralforekomster finnes, er imidlertid svært begrenset. Hovedmålet med dette prosjektet er å utvikle en maskinlæringsmodell for å predikere geologi i dyphavsmiljøer. Mens kunnskapen og vitenskapelige datasett om marine mineralsystemer på norsk sokkel fortsatt er begrenset, er store mengder data for analoge geologiske miljø tilgjengelig. Ved å utvikle og trene maskinlæringsalgoritmer på eksisterende analoge data, vil den geologiske forståelsen av dyphavsgeologi, og dermed også mineralsystemer, forbedres.

Mineralforekomster på norsk sokkel er imidlertid gjenstand for betydelig ressurs- og miljøusikkerhet. Dette ph.d.-prosjektet tar sikte på å tette kunnskapshull, og å redusere usikkerheten som i dag påvirker både næringen og den offentlige debatten om temaet.

Historisk sett har geologisk datainnsamling på kontinentalsokkelen vært drevet frem av olje- og gassindustrien i Norge. Men ettersom fokus nå skifter mot bærekraft, er det et kritisk behov å prioritere data for initiativer innen grønnere alternativer. Forskningen vil spesifikt rette seg mot den geologiske sonen mellom havbunnen og 200 meter nedover, med overgang fra tradisjonelle dype petroleums ressurser til mineralogiske overflate- og overflatenære avsetninger.
Kunnskapen fra Ph.D. prosjektet vil muliggjøre raskere og mer informerte beslutningsprosesser. Som sådan, har dette prosjektet som mål å forbedre utnyttelsen og analysen av en rekke datatyper for å bedre beslutningstaking i overgangen fra olje- og gassindustrien til en grønnere økonomi. Dette vil være av verdi for den fremvoksende norske dyphavsmineralindustrien, en industri som potensielt vil ha nasjonal og global innvirkning.

Deep sea minerals exploration on the Norwegian Continental Shelf (NCS) is gaining traction, with the first licensing round expected to award licenses in Q1 2025. This emerging industry faces significant scientific, resource, and environmental uncertainties. This project aims to address these knowledge gaps and reduce uncertainties affecting the industry and public debate. The primary goal is to develop a prediction model for shallow lithology in deep-sea environments using machine learning. Although datasets on marine mineral systems on the NCS are limited, extensive analogous geological data exist. Training machine learning algorithms on this data will enhance the geological understanding of deep-sea lithology and mineral systems. As new data from NCS exploration emerges, the model will be refined and validated.
The project will leverage various geospatial datasets, including surface data, structural elements, raster data, geophysical datasets, and well data. The research will focus on the shallow lithological zone down to 200 meters below the seabed.

A secondary objective is to establish robust data protocols to ensure transparency, integrity, and reliability. As deep-sea mining is an emerging industry, inconsistent data standards hinder effective cross-industry data utilisation. The project will develop methods for combining geomorphological, geological, and geophysical data, promoting innovative data recycling to minimise environmental impact and reduce costs.

The PhD candidate will work with Adepth and have access to their data and networks, and data from sources like the Norwegian Offshore Directorate and Geological Survey of Norway. The research aims to publish three peer-reviewed articles on data representation methods, a cross-disciplinary study on machine learning for surface data, and a model for sub-surface data. Overall, the project aims to advance the understanding of deep-sea minerals, improving exploration efficiency and sustainability.

Predicting Lithology in Mineral Systems

Task 3.4 Mussels endemic to low-temperature and clean waters of the Norwegian coasts have the potential to become important protein sources for pets, poultry, and aquaculture. Two mussel species are chosen for comparison: common mussel (Mytilus edulis) and Northern horse mussel (Modiolus modiolus). Broodstock will be collected from a commercial mussel farm outside Trondheim and held in 500L flow-through tanks in a temperature-controlled room at the Nofima Research Station in Sunndalsøra. The broodstock will be fed live algae (Isochrysis sp and Rhodomonas sp. and regularly monitored for gonadal development. Spawning will be induced by temperature shock. Eggs from different females will be pooled before the addition of sperm.  Algae (Isochrysis sp. and Nannochloropsis sp.Rhodomonas) will be introduced 24 hours post-fertilization. After 48 hours, the larvae will be transferred to 25 l conical flow-through incubators with aeration, where they will be fed a combination of live algae strains supplied by AlgaVida (Dunaliella sp., Isochrysis sp, Phaeodactylum sp, Tetraselmis sp., Chaetoceros sp., Thalassiosira pseudodana). Different ratios of algae will be tested throughout the larval rearing and spat settlement stages. At the pediveliger stage, the larvae will be transferred to a substrate for settling. Attempts to use natural fibres and not plastic for settlement will be done. Settled larvae will be transferred to the facilities of AlgaVida for growing in a flow through system and a RAS system. During this phase, Nannochloropsis oceanis and Phaeodactylum tricornutum will also be tesed since those algaes will be used for industrial production of Omega-3-oil by AlgaVida and they will rinse the growth medium resirculation through mussel RAS.  The biochemical composition of different food regimes and larvae will be analysed. Mussel samples will be fixated with Bouin’s solution for further histologyc interpretation of the mussels anatomy by experienced researchers in IRTA.

Sustainable fish and shellfish farming

Novel vaccine platform for animal health

Genomisk seleksjon i gran

Midlene fra BIONÆR-Bionæringsprogram fordelt på år

Midlene fra BIONÆR-Bionæringsprogram fordelt på fylker

Midlene fra BIONÆR-Bionæringsprogram fordelt på fagområde

Head of genetics and breeding

There is a long tradition of genetic improvement of this species in Sweden, Finland and Norway, with the selection of trees for management and propagation (plus-trees) starting since the 1940s. Since the selection of this material from the natural populations, improvement of the stock of this material has consisted in testing the offspring of managed crosses in different environments. After these assessments, the most suitable individuals (e.g faster growth rate, more resistant to frost damage and better wood quality) are used to establish the next cycle of propagation. This strategy has been fruitful, and it is expected that the gain of the harvested wood will increase. However, this strategy is time consuming (25 years) and requires considerable economic investment to maintain the testing sites. The idea of this project is to improve this strategy of breeding Norway spruce, by taking advantage of the most recent information that is currently available from the genome (DNA sequences) of this species. We plan to use two technological advances to 1) assess how much of variation (how healthy is the bred material) in respect to the natural population where it originally came from, and 2) to accelerate the step of selection, by using a predictive strategy that forecast the future performance of a tree but based only on their genomic information (thus reducing the time for testing). These two implementations become more important as the breeding and management of this species advance in future generations. We need to improve the strategy to select the most competitive individuals to increase economic gain, but at the same time we need to avoid making the stock of trees used in forestry susceptible negative effects associated with a reduction of genetic diversity.The milestones to achieve within the reporting period were ?Curated genotypes? (2021-2) and ?Validated predictive model? (2021-3). We have generated the curated genotypes for the two genotyping platforms we are using in the project, 50K SNP array and exome capture. 
In the reporting period 2021 the project has worked towards the following milestones:
a) Curated genotypes with the 50K SNP array. We obtained the genotypes of 2,536 samples (including plus-trees + offspring) with a total of 42,529 single nucleotide polymorphisms (SNPs) of high quality (after filtering for quality). 
b) Validated predictive model for GS. This set of 2,536 genotypes is ready to use in combination with the phenotypic data in the development of the predictive model for these to breeding populations. This curated matrix of genotypes has been incorporated into the PFLOR database of Skogfrøverket for implementation in the predictive model. In PLFOR, these data are connected with the phenotypic data obtained through 35 years in the breeding program.
c) Curated genotypes with the exome capture for estimates of genetic diversity. We obtained the genotypes of 366 individuals (representing the natural range from Fennoscandia, plus-trees, and highly selected clones from the breeding program in Norway). The curated genotypes (vcf file with SNPs) consist of 1,485,801 SNPs, of which 327,827 are of high quality (after filtering from quality and missing data per sample). This data set will be used to determine the levels of genetic diversity maintained in the breeding population and how much is lost as three different levels of selection are used in this breeding population. We are currently processing the data and we expect to have the first estimates of the level of diversity at the end of 2021. 
The project is in line with the project plan for milestone a) and c), and we expect to complete the other milestone (b) during 2022.  The delay was caused by an error in the software used for filtering of the dataset. This error has now been corrected and the initial analysis and filtering completed.

Breeding of conifer trees posses several challenges associated with their particular biology. These species posses long life cycles and thus investments are made several years before the eventual utilization of genetically improved material. Thus, this is susceptible to changes in the economic objectives of the products, market demands, management policies and ecological conditions. This is the particular case of breeding of Picea abies in Norway and other northern countries. Currently, there are emerging technologies to aid breeding programs of conifer trees with a variety of new genotyping tools and genomic information. Although genomic selection (GS) has been implemented on some domesticated animals and crops, this has not been operationally implemented on conifer trees. One of the reasons is that there is still a need to develop new knowledge on how these technologies could be implemented. In addition, the specific conditions of breeding of P. abies in Norway need further research. Thus, although there are nowadays available technology and analytical methods to implement GS and metrics of quality (genetic diversity) into the breeding programs of trees, specific R&D is required for their further operational implementation. This proposal is therefore focused on addressing the specific challenges for implementing GS and genetic diversity assessment into the breeding cycle of P.abies under the Norwegian conditions. Therefore, the overall goal of this proposal is to implement two new innovative steps into the breeding cycle of Picea abies with the purpose of reducing the cost of producing improved genetic material, as well as certifying the seedlots obtained. These two new implementations will increase the competitiveness of Skogfrøverket by providing improved at a lower cost and the necessary information to manage a sustainable genetic diversity on the breeding program of this species

Genomic selection in Picea abies

0 projects