2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

Forskningssystemet

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Banebrytende forskning

Portefølje Samisk ikon

Samisk samfunn og kultur

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Demokrati og global utvikling

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Velferd og utdanning

Portefølje Helse ikon

Helse

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Klima og miljø

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Mat og bioressurser

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energi og transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Muliggjørende teknologier

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovasjon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Klima, miljø og energi

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

Samfunnstryggleik og beredskap

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

Velferdstjenester

Forsidebilde

Marin ikon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Hav og kyst

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Mogleggjerande industrielle teknologiar

Tillit og fellesskap

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

Høg kvalitet og tilgjengeleg

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

Sterkare konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Helse

Et innovativt næringsliv ikon

Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Statistikk

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.

...eller se sammendrag og annen informasjon om prosjektene i utvalget ditt

Alle porteføljestyrer

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

Hvordan tildelingene fordeler seg på institusjoner, fylker, fagområder o.l....

Her er noen eksempler på søk du kan gjøre i Prosjektbanken

Alle langtidsplanmål

Veiledning: Hvordan bruke Prosjektbanken.no

Om Fritekstsøk

Ingen populærvitenskapelig framstilling tilgjengelig


Prosjektet med prosjektnummer {{project number}} ble ikke funnet

Teknisk beskrivelse

Oisann, her gikk noe galt. Kan du prøve å laste siden på nytt?  Dersom feilen vedvarer, vennligst kontakt oss.         

Se statistikk relatert til dette langtidsplanmålet

Se prosjekter relatert til dette langtidsplanmålet

knyttet til dette LTP-målet har blitt tildelt penger

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til dette LTP-målet

har blitt tildelt til prosjekter knyttet til denne porteføljen

knyttet til denne porteføljen har blitt tildelt penger

Om Prosjektbanken

Kunnskapsdepartement

Nærings- og fiskerid

Samfunnsvitenskap

Nordland - Nordlánnda

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Rettede internasjonaliseringstiltak

UoH-sektor

Portefølje Forskningssystemet

Nettverkstiltak

Canada

Finland

Kina

Sverige

Koordinerings- og støtteaktivitet

Internasjonalisering

Ny forskning fra Europa og USA peker på at bedrifter bidrar til økende lønnsforskjeller– selv innenfor smalt definerte jobber eller industrier, som økonomifag eller treforedling. Til tross for stor interesse og økende tilgjengelighet av administrative data, vet vi overraskende lite om hvordan– og hvorfor bedriftene påvirker lønnsulikhet. Det viktigste hinderet har vært at variasjon i foretaks lønns- og personalpraksis (heretter kalt HR) har vist seg vanskelig å måle for et representativt utvalg av bedrifter.

I dette prosjektet løser vi måleproblemet ved å utvikle en ny forskningsinfrastruktur. Vår datainnsamlingsmetode muliggjør måling av HR og personalpolitikk på bedriftsnivå og kobling til inntekts- og arbeidertakerforhold. 

Denne kombinasjonen tilrettelegger for ny kunnskap om bedrifters interne arbeidsmarkeder og betydningen av HR og personalpolitikk for lønnsulikhet i arbeidsmarkedet.  

Vi starter med å utforske hva HR gjør i det eksterne arbeidsmarkedet. Her vil vi prøve å forstå hvordan bruk av rekrutteringsmetode avhenger av arbeideres utdanningsnivå, f.eks. master eller grunnskole, om man ansetter fra andre arbeidsgivere eller fra arbeidsledighet, og hvordan dette virker på ulikhet. I prosjektets hoveddel vil vi undersøke hvordan bedrifter organiserer sine interne arbeidsmarkeder, som for eksempel innebærer hvordan ulike jobber er rangert i et jobbhierarki, teams, hvordan ansatte navigerer karrieremuligheter i bedriften, oppnår forfremmelse og lønnsvekst, og hvordan ansatte verdsetter de interne mulighetene i forhold til muligheter i andre bedrifter. I siste del av prosjektet vil vi undersøke betydningen av informasjon om muligheter for arbeidere og hvorvidt forskjeller i lønn også reflekterer gap i kunnskap om muligheter. 

Samlet sett vil prosjektet bidra til økt forståelse av hvordan moderne arbeidsmarkeder fungerer og hva offentlig og bedriftspolitikk kan gjøre for å håndtere utfordringer knyttet til økende lønnsulikhet.

Firms’ human resource policies play an important role in shaping individual workers’ careers and overall inequality. The key challenge with identifying the role that firms play in shaping workers’ careers is that existing worker-firm datasets, such as Norwegian register data, do not include information on what goes on inside of firms. For instance, these data do not include information on how firms advertise or fill vacant positions, how workers learn about these positions, or how firms organize their internal hierarchies. This project aims to advance our understanding of the determinants of HR policies and the consequences of these policies for individual careers and for labor market inequality. In order to do so, the researchers will establish a research infrastructure that combines the strength of the Norwegian administrative data with recent advancements in survey design. 

The research infrastructure will allow them to open the "black box" of firms’ HR policies and make three distinct contributions. In the first project, they will use the infrastructure to develop and validate new survey instruments for measuring firms’ internal HR policies. This will allow them to describe determinants of firm recruitment policies, how practices differ across firms and workers, and whether different recruitment strategies reinforce existing labor market inequalities. In the second project, they will explore workers’ search across and within firms and examine the value workers attach to internal labor markets. This will leverage experiments embedded in the worker survey, as well as recent techniques to measure the organizational structure of firms. The third project will estimate the value that workers place on information about the outside labor market. In doing so, it contributes to an ongoing academic and policy discussion about the role of information in the labor market.

Firming Up Careers: Human Resource Policies and Inequality

Effektene av fysisk og seksuell vold på ofre og deres familier kan være ødeleggende og vedvarende, med potensielt langvarige konsekvenser for fysisk og mental helse, utdanning, sysselsetting og bruk av velferdstjenester. Mens strafferettssystemet anses som en viktig del av offerets gjenopprettingsprosess, er det begrenset empirisk forskning på hvorvidt strafferettslige prosesser hjelper og/eller hindrer bedring langs disse ulike dimensjonene. I dette prosjektet vil vi adressere dette kunnskapshullet ved å bruke en kombinasjon av kvantitative og kvalitative forskningsmetoder. I de kvantitative analysene vil vi bruke administrative registerdata som dekker hele befolkningen sammen med kvasi-eksperimentelle metoder for å kunne trekke kausale slutninger. Vi vil også benytte maskinlæringsteknikker for prediksjon. De kvalitative analysene vil supplere de kvantitative analysene ved å gi kontekst til et komplekst felt av saker og ofre og ved å identifisere potensielle mekanismer mellom strafferettslige prosesser og utfall for ofrene. Samlet vil disse metodene gi en mer robust, representativ og nyansert forståelse av hvordan kontakt med strafferettssystemet påvirker offeret på tvers av flere viktige livsområder både på kort og lang sikt. Prosjektet ledes av Folkehelseinstituttet (FHI) med Frischsenteret og Universitetet i Oslo som partnere. Prosjektet har et rådgivende utvalg med medlemmer fra Nasjonalt kunnskapssenter om vold og traumatisk stress (NKVTS), ETH Zurich, Universitetet i Oslo, Frischsenteret, Universitetet i Bergen, og OsloMet. Det er også tilknyttet en brukergruppe bestående av personer og organisasjoner som er i kontakt med ofre for vold og overgrep.

Victims of sexual and physical violence is one of the most vulnerable groups in our society. The criminal justice system (CJS) serves a critical role in providing assistance to victims of these crimes, enabling them to seek justice, protection, compensation, and closure. Yet, knowledge about whether the CJS helps or harms these victims is extremely limited. This project aims to remedy this by providing a comprehensive understanding of the role of the CJS in supporting and providing restoration for victims of physical and sexual violence in Norway. We will utilize a combination of quantitative and qualitative research methods across disciplines to study outcomes across multiple important life domains, both in the short and long run. For the quantitative analyses we will use exceptionally rich longitudinal administrative register data with full population coverage combined with state-of-the-art quasi-experimental methods for credible causal inference and predictive machine learning techniques. The qualitative analysis will be based on narrative interviews with victims, providing context and insights into how interactions with the CJS shape life stories. The results will yield a robust and nuanced understanding of how the different stages of the CJS impacts victims. This is particularly urgent given how the current emphasis on legal responses to assaults has caused a sense of obligation and civic duty for especially women to report incidents, while the chances of legal closure remain small. In addition to advancing the methods for quasi-experimental designs and machine learning within quantitative criminology, this project will provide valuable insights for policymakers, stakeholders, and practitioners working in the field of victim support and rehabilitation and may inform current legal reform efforts aimed at addressing these issues.

Helpful or harmful: The effects of criminal justice system contact on victims of sexual and physical violence

Prosjektet «Wheelchair Activity Monitoring» (WHAM) sikter både på å øke fysisk aktivitet blant rullestolbrukere, og på å bidra til bredere mål om mangfold og inkludering av personer med nedsatt mobilitet, ved å fremme større tilgjengelighet og deltakelse gjennom innovativ teknologi og forskning.

Rullestolbrukere er tre til fem ganger mindre aktive enn den generelle befolkningen, noe som øker risikoen for å utvikle forebyggbare sykdommer. Selv om det finnes retningslinjer for fysisk aktivitet som er tilpasset rullestolbrukere, trenger vi fortsatt effektive måter å implementere disse på samt nøyaktig teknologi for å spore mulige endringer i fysisk aktivitet. WHAM har som mål å bidra til økt fysisk aktivitet blant rullestolbrukere ved å lage digitale verktøy for å monitorere og gi tilbakemelding på rullestolbrukerens aktivitet. WHAM består av tre faser: to år ved University of British Columbia (UBC), som inkluderer et samarbeid med eksperter innen atferdsendrings-intervensjoner for rullestolbrukere; ett år ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU) og et halvt år ved Maastricht Instruments - de to siste fasene er viet til å utvikle de digitale teknologiene. 

WHAMs mål er:
1)	Å teste effekten av et treningsprogram på fysisk aktivitetsnivå og fitness blant rullestolbrukere,
2)	Å utvikle nøyaktige algoritmer for monitorering av fysisk aktivitet blant rullestolbrukere,
3)	Å lage et system som både monitorerer og gir tilbakemelding på fysisk aktivitet blant rullestolbrukere.

Wheelchair users (WCU) are three to five times more inactive than the general population, leading to a high risk of developing preventable secondary conditions. Although physical activity (PA) guidelines have been specifically developed for WCU, we lack systematic approaches to implement them in practice, as well as valid algorithms to monitor PA change in WCU through sensor-based solutions. Accordingly, the overall scientific aim of the WHeelchair Activity Monitoring project (WHAM) is to advance PA research and practice in WCU by developing valid digital markers for monitoring of and providing feedback on PA, paving the way for implementation and intervention. I will accomplish this through combining the complementary research fields of 1) behavioral intervention studies focusing on increasing PA in WCU (core competence University of British Columbia, UBC; outgoing phase) and 2) sensor-based PA monitoring (core competence Norwegian University of Science and Technology, NTNU; returning phase – consolidated by non-academic placement at Maastricht Instruments, which develop research prototypes including PA monitors). WHAM’s scientific aim is achieved through three objectives: 1) Measure the effect of a pragmatic exercise intervention trial on self-reported physical activity levels and cardio-respiratory fitness, 2) Develop valid algorithms for tracking PA markers in WCU, and 3) Co-create
a framework that outlines how PA can be conjointly monitored and provided feedback on in WCU. This fellowship will enable me to become established as an internationally recognized researcher in the field of “physical activity and disability”, while bringing together ongoing national disjointed research activities in this field. Altogether, my overall ambition is to contribute to reducing inequalities in daily-life participation among WCU compared to the rest of the population.

Topfinancing - WHeelchair Activity Monitoring project (WHAM)

Bilingual Experiences, Cognitive Ageing and underlying Mechanisms

The goal of the Bilingual Experiences, Cognitive Ageing and underlying Mechanisms (BECAME) project is to examine the functional neuroplastic mechanisms underlying mitigatory effects of bilingual experience on age-related cognitive decline. While evidence is available for structural brain changes supporting bilingualism-induced effects on cognitive aging (CA), functional mechanisms underlying such effects are not yet well understood. BECAME aims to fill this gap by investigating the trajectory of bilingualism-induced functional neuroplasticity across the adult lifespan (ages 18-85), crucially adopting an individual differences approach related to measurable degree of bilingual engagement. Importantly, although such benefits are thought to be rooted early in the lifespan, evidence for the timeframe and conditions of their early emergence is scarce. The choice of including the whole adult lifespan allows us to investigate these mechanisms and their emergence more directly from a lifespan perspective. I combine behavioral testing with brain recordings via electroencephalography (EEG). EEG is widely used in cognitive neuroscience to assess brain activity and the degree of communication between brain regions (functional connectivity) in response to stimuli and at rest. Combining behavioral and EEG modalities will allow me to test bilingualism’s effect on functional connectivity, as well as its consequences for functional efficiency, the minimum required neural activation to successfully perform a task. This will enable a detailed, evidence-based account of the protective effects observed in older-aged bilinguals, and how they are built from earlier life stages. By illuminating the relationship between multilingualism and resulting neurocognitive adaptations, BECAME will enable to capitalize on it as a health initiative, with manifold societal implications and the potential to be translated into actionable policies exploiting multilingualism to ameliorate effects of CA.

From the SEA to the SOLution. An integrative assessment of marine pollution in a changing Arctic

Marine chemical pollution poses known threats to human health and to biodiversity, ecosystem and societal services. The Arctic is a major sink of global mercury (Hg) pollution. Arctic sediments, sea and glacial ice constitute vast Hg reservoirs. Recent studies raise concerns about their increasing role as local Hg sources. In a rapidly warming Arctic, the consequences of potentially increased environmental Hg on marine biota remain unknown. The objective of SEASOL is to identify the pathway(s) of Hg bioaccumulation in marine food webs of the High Arctic Kongsfjorden (Svalbard). This changing glacial fjord is recognised as a ‘natural laboratory’ of climate change in the Arctic. The fellow’s earlier research has shown the sole measurement of Hg levels as insufficient to connect biotic Hg dynamics to environmental change, whereas the analysis of Hg stable isotopes proved to be a promising tool for source discrimination and biotic transfer. SEASOL will build on the novel application of stable isotope analysis to identify the sources of Hg within the fjord system and the pathways to Hg accumulation within sentinel marine species. On the short-term, the study will provide fundamental knowledge to help understand how emerging sources of Hg from rapid environmental change will impact Arctic marine predators. On the long-term, SEASOL will contribute to the development of early-warning, adaptive management strategies, including modelling, for mitigating the cumulative impact of pollutants and climate change on Arctic marine species. This multidisciplinary approach and the central position of the host institution (Norwegian Polar Institute) in the field of Polar Research will equip the Fellow with a broad set of new skills and lay the foundation for building her specific niche as a future leader in marine pollution science.

The RealSim project proposal aims to connect machine simulation to reality in the framework of heavy machinery, which is an interdisciplinary application. The results of this project are expected to optimize machine performance, accurately and reliably predict machine failure, and reduce overall development and operation costs, thus, serving the Europe’s priority of green transformation and the United Nation’s sustainable development goal 9. The RealSim project will close the gaps of: (1) Onboard estimations of force and pressure components of heavy machinery; (2) Estimating deformability, cylinder friction, leakage, and valve dynamics of heavy machinery using independent nonlinear Kalman filters; (3) Employing dependent nonlinear Kalman filters in state estimators of heavy machinery; (4) Tuning algorithms for the covariance matrix of plant noise in the state estimation of heavy machinery. 

I will consolidate and leverage my research career and position as a leading researcher in the field through integration in Assoc. Prof. Mohammad Poursina’s group at the Department of Engineering Sciences of the University of Agder (UiA), Norway. Here, I will acquire hands-on experience of working with actual mechatronic systems and develop efficient control algorithms. I will improve my knowledge of fluid power designing, control theory, instrumentation, and develop efficient coding skills. I will also develop entrepreneurial skills. The skills, knowledge, and international network that I will develop during this fellowship will put me in an excellent position to achieve my long-term goal of becoming a professor with my own independent research group at an esteemed university in EU. This fellowship will help me to prepare a strong ERC Starting Grant application in the future. It will also cater my additional goal of setting-up a research-related start-up in the future.

Reality-Connected Machine Simulation of Heavy Machinery

Algebraic Theory of Information Quantities

Information theory is a discipline at the intersection of statistics, engineering and computer science. As the study of information quantities, such as compression or communication capacities, information content or measures of statistical dependency, it is one of the theoretical underpinnings of data science.

Computational problems in information theory are highly non-linear. The goal of this project is to transfer state-of-the-art methods of computational non-linear algebra to information theory, to study the inherent algebraic complexity of information-theoretical problems and to provide tools for solving them in practice. The algebraic point of view has proven to be fruitful in seemingly unrelated areas, as witnessed by a surge of recent work in algebraic statistics, in particular on likelihood geometry. However, maximizing the likelihood function is the same as minimizing relative entropy — a specific information quantity. Hence, this project also aims at generalizing the techniques developed in likelihood geometry.

One focus is on the practical computation of information quantities using numerical and differential algebraic geometry. Such quantities are defined via non-linear optimization problems and we aim to pinpoint the algebraic complexity of these problems in instances of general interest, such as common information measures. The final objective is finding fundamental laws and limits of data science imposed by non-linear inequalities constraining the entropic region. These inequalities provide, by duality, universal bounds for many of the optimization problems studied in information theory.

Enabling the next generation in search of blood cancer cures

The CarrerasPathfinder program is new a world-wide unique doctoral program that covers the entire spectrum of research and innovation in blood cancers from understanding disease biology to the implementation of novel processes in the clinical practice. The program will fund 14 excellent Doctoral Candidates (DCs) for a period of 48 months. DCs will perform collaborative PhD projects involving associated partners from different sectors, countries, and disciplines through secondments. DCs will improve their research capacity and transferable skills through high-quality supervision arrangements and a tailored training program.

The program has been designed and will be hosted by the Josep Carreras Leukaemia Research Institute (IJC) which is the first European non-profit institute exclusively devoted to blood cancers. By answering the European needs for human resources, it is fully aligned with the 13 recommendations of the EU Cancer Board’s Draft Mission  and the Europe’s Beating Cancer Plan (2021). The CarrerasPathfinder program has a strong triple-I dimension of internationality, inter-sectorality and interdisciplinarity in training, networking, co-supervision and research. Its specific objectives are:
•	To develop an excellent doctoral program in blood cancer research conceived as a pilot for a permanent international doctoral program
•	To equip DCs with a unique skill set boosting effectiveness and innovation capacity. 
•	To promote DCs’ career development and increase their employability in different sectors.
•	To establish the IJC as a European reference for research and training in blood cancers.
•	To provide Europe with a new generation of researchers able to address unmet needs and societal challenges of blood cancers.
•	To contribute to structuring the European research area by collaborating and synergizing with other European key opinion leaders.



Tenk på universet som en enorm ballong som alltid utvider seg. Jo lenger unna et punkt er på ballongen, jo raskere beveger det seg bort fra deg. Dette ligner på hvordan universet utvider seg, jo lenger unna en galakse er, jo raskere beveger den seg bort fra oss på jorden.

I mange år trodde forskerne at universets ekspansjon ble bremset. Begrunnelsen deres var at gravitasjonskraften fra all materie i universet virket mot denne utvidelsen. Imidlertid gjorde kosmologer i 1998 en overraskende oppdagelse gjennom studiet av fjerne supernovaer: utvidelsen av universet akselererer faktisk!

Dette betyr at avstanden mellom galaksene blir større og større i stadig økende hastighet. Det er som om ballongen blåses opp raskere og raskere.

Forskere vet ikke nøyaktig hva som får universet til å akselerere. De kaller den ukjente kraften som får dette til å skje "mørk energi". Mørk energi er overalt i universet, men den mørke energien vekselvirker ikke med materie i de formene som vi kan observere direkte.

NEVO-prosjektet er et nytt forsøk på å forstå egenskapene til mørk energi. NEVO vil bruke kraftige datamaskiner for å simulere universet og studere effekten av kandidater til den mørke energien på en måte som aldri har vært gjort før. Ved å studere disse simuleringene og utnytte høypresisjons-observasjonene fra Euclid-teleskopet som nylig er skutt opp i rommet, vil kosmologene være i stand til å bedre betydelig vår forståelse av den mørke energiens gåtefulle natur.

The Universe has entered an accelerating expansion phase in the last few billion years of its evolution, a phenomenon that is caused by the mysterious entity known as dark energy. Through the NEVO proposal, I aim to provide key insights about the properties of dark energy, which includes its time evolution and spatial distribution in the Universe. This objective will be achieved by utilizing cutting-edge cosmological N-body simulations and novel techniques to study cosmic EVOlution accurately.

A comprehensive understanding of the nature of dark energy requires a thorough investigation of viable candidates and their impact on different stages of the Universe. However, the consistent and accurate modeling of dark energy candidates has been largely neglected so far. To address this gap, I propose the development of a novel, integrated framework that utilizes state-of-the-art relativistic N-body simulations along with the hi_class code, to accurately model dark energy candidates in both linear and non-linear scales.

NEVO: illuminating the dark cosmos

Global natur- og miljøforvaltning er en av vår tids mest sentralt og vanskellige mål. Mange av utfordringene skyldes motsetningene mellom vår fragmenterte politiske verden og økosystemer som ikke forholder seg til landegrenser eller politiske skillelinjer.
Ulike biologiske samfunn (biomer) som ligger i én stat, kan ikke løsrives fra et større økosystem. Derfor er flere «lokale» naturområder blitt del av den globale miljøforvaltningen.
Prosjektet RESOLVING skal se på politiske løsninger for en naturforvaltning som både er:
(i) lokal: som del av en stats territorium og hjem til ulike befolkningsgrupper
(ii) global: som kritiske deler av planetens økosystem
Hva betyr denne forvaltningen på flere nivåer for staters suverenitet?
Vi vet allerede mye om utfordringene nasjonalt oppdelt myndighet utgjør for effektiv forvaltning av jordens økosystemer. Vi vet derimot langt mindre om hvordan forsøkene på å styre jordens komplekse og grenseløse økosystemer faktisk kan endre selve systemet som forsinker den globale forvaltningen: statlig suverenitet.
RESOLVING vil prøve å forstå denne dynamikken ved å undersøke gruppene som faktisk utøver internasjonal naturforvaltning på vegne av eller parallelt med statene. Prosjektet vil her se nærmere på styringen av to områder som er viktige for hele verden: Amazonas-regnskogen og Guineabukta.
RESOLVING undersøker hvordan tiltak for å ta vare på disse områdene – laget på både internasjonalt, nasjonalt og lokalt nivå – fungerer sammen. Hvilke aktører får mer makt? Hvem blir inkludert i beslutningsprosessene og hvem blir utelatt?

The RESOLVING project asks: How does global governance of nature transform the exercise of sovereign power? Scientific evidence of the environment as a complex system of planetary dimensions has elevated several natural resources as objects of global governance. Primary forests and maritime biomes particularly capture global attention because of their systemic relevance for our planetary ecosystem. Still, international politics operates within a framework locating authority over nature indivisibly into territorially discrete and independent states. This project investigates the implications for sovereignty stemming from the construction of nature as a global governance object. We build on existing conceptualizations of sovereignty as a combination of de jure sovereign authority and bundles of de facto sovereign competence. In the case of nature, while permanent sovereignty over natural resources is an immutable property of state authority, a wider range of actors can be involved in defining the ways in which these resources are governed or even in governing them. RESOLVING will focus on two parcels of local nature especially entangled in global governance: the Amazon rainforest and the Gulf of Guinea. The project will investigate how networks of actors work across levels of governance to produce sovereign competence and exert sovereign power over nature in these regions. Sovereign power is the capacity to achieve de facto sovereign competence, here identified as the capacity to define and implement the rules of human–nature interaction. We look at multilevel governance from three angles: the global, the state, and the local. The comparative analysis of those networks across levels, regions, and regimes complexes will allow for identifying the mechanisms driving the rebundling of sovereign power with or away from the state, and a better understanding of the consequences of that process.

Rebundling sovereignty over local nature in global governance

Metrologisk teksturanalyse for hyperspektrale bilder

Midlene fra FRINATEK-Fri prosj.st. mat.,naturv.,tek fordelt på år

Midlene fra FRINATEK-Fri prosj.st. mat.,naturv.,tek fordelt på fylker

Midlene fra FRINATEK-Fri prosj.st. mat.,naturv.,tek fordelt på fagområde

Researcher

Texture is everywhere in our everyday life. When going to a clothing store, we can differentiate between two white shirts, which one is made of silk or linen without having to touch them. The ripeness of fruit can also be determined by its texture. Beyond these daily tasks, texture is also used as cues for quality control in manufacturing industries to, e.g., detect surface defects, as well as in the medical field to aid medical doctors in providing cancer diagnoses. 

Our human visual system is limited to the visible range of the electromagnetic spectrum; we can only see the colors of an object or surface. We do not have the capability to "see", for example, heat or water content, because this information lies in the infrared range of the electromagnetic spectrum, thus invisible to us. Hyperspectral imaging (HSI) is an imaging technology that can capture such information at a much more detailed resolution.

The aim of this project is to combine the potential of HSI in providing highly accurate measurement with new methods of texture analysis. However, the current ways of exploiting hyperspectral images will not allow the analysis results to live up to the said potential. These images must be treated as measurement data and that can be done by enforcing metrology to the framework of texture analysis. This means that a set of quality assessment protocols must also be developed, such that bias, uncertainty, and other metrological units can be quantified and controlled. Such protocols have been developed in this project, and the accompanying datasets have been made publicly available. 

In addition to developing metrological image processing (IP) tools for hyperspectral images, in this project, we have also taken the first step towards linking the human perception of a fundamental property of texture to its quantification. The usefulness and relevance of the IP tools have been shown in applications such as detection of surface defects, mapping of forest trees, and estimation of oil slick thickness in oil spills disaster. This project has also led to further collaborations in the more general research topics of image quality and hyperspectral imaging.

Texture analysis is an important area of fundamental study in image processing, allowing to conduct more advanced tasks such as cancer tissue detection and land cover change analysis. Since its first development for the remote sensing field, hyperspectral imaging has been exploited in variety of domains for its potential gain of accuracy compared other imaging modalities. However, despite its capability of capturing very high spatial and spectral resolutions images, current hyperspectral texture analysis methods and algorithms are still not able to fully exploit the potential hyperspectral imaging has to offer. Based on the hypothesis that a hyperspectral image has to be treated as measurements rather than a mere mathematical object for its potential to be fully exploited, this project aims to develop the first metrological  texture analysis framework for hyperspectral images. Building on the knowledge of grayscale and color texture analyses together with spectral mathematical morphology framework, theoretical tools in the framework will also be validated according to metrological constraints, e.g., bias, uncertainty, trueness, etc. Last but not least, contributions will be made to the remote sensing and cultural heritage fields by solving several application tasks, at the same time demonstrating the usefulness of the developed framework.

Metrological texture analysis for hyperspectral images

Mange bransjer, for eksempel olje og gass, CO2 -lagring, geotermisk eller energilagring, bruker brønner, ikke bare for injeksjon og produksjon, men også for overvåking for å sikre kvaliteten og sikkerheten i prosessene som foregår i reservoarene i undergrunnen.
Mulighetene for å hente ut data fra brønnene, slik som strømmingsrater, trykk, temperatur etc., er blitt kraftig forbedret de seneste årene. Signalene kan nå måles med høy presisjon og lagres i nærmest ubegrensede mengder. Det som ikke har utviklet seg tilsvarende er mulighetene til å effektivt analysere og tolke disse dataene slik at informasjonen som ligger der blir synlig og kan utnyttes til overvåkning og styre brønnene på den mest hensiktsmessige måten.
Fram til nå har slike analyser hovedsakelig blitt gjort manuelt, noe som er både tid og arbeidskrevende, og gjerne medfører at viktig informasjon blir oversett, eller kommer for sent. Dette prosjektet tar sikte på å utvikle metoder, modeller og algoritmer for å effektivt håndtere disse store datamengdene, fjerne støy, og gjenkjenne mønstre som kan inneholde nyttig informasjon. Potensielt nyttige data vil bli ført videre til avanserte tolknings-systemer som kan trekke ut slik informasjon ved å kombinere tradisjonelle analysemetoder (analytiske og numeriske modeller) med mer data-baserte tilnærminger som maskin-læring og stor-data analyser.
Målet er en automatisert prosess der datastrømmen behandles kontinuerlig. På denne måten kan unormal oppførsel, for eksempel lekkasjer, oppdages tidlig, og viktig informasjon om brønn- og reservoarforhold kan raskt nå beslutningstakere.
Utfallet av dette prosjektet kan ha stor betydning, ikke bare for kostnadene med og resultatene av den aktuelle undergrunns-aktiviteten, men også for miljø og klima gjennom mindre forurensing, bedre energiutnyttelse og lavere utslipp av klimagasser.

Well surveillance and control remain key issues for industries like oil and gas (O&G), geothermal, geological carbon storage (CCS) and compressed air energy storage (CAES). Significant progress with real-time well measurements and automated data gathering has recently been achieved, while interpretation and well control optimization remain labour and time-consuming work mainly done manually.
The project aims at development and testing of a new methodology and tool (prototype software) for automated injection well monitoring and control based on real-time pressure, temperature and rate data. The basis is time-lapse Pressure Transient Analysis (PTA) providing capabilities to monitor well performance and interference, containment of injected fluids and safety of abandoned wells. Modern gauges provide high frequency and resolution data, however some challenges are unresolved. The project will focus on these challenges including recognition of well and reservoir response from noisy / biased data, interpretation of low-amplitude changes and combination with other transients like temperature. A separate issue is real-time data interpretation needed to optimize well control.
Advanced interpretation and automation will be achieved via combining model- (time-lapse PTA) and data- (big data analytics / machine learning) driven approaches. Real field data will guide the project tasks and priorities and serve as a testing and application environment for the research and development. Automated well monitoring and warning system will be integrated with injection well control. The control includes rate changes designed to send signals with real-time interpretation of the response (on-the-fly well testing) to optimize well performance and inter-well communication and prevent injection safety issues.
The automated solution developed in the project will reduce costs, improve efficiency and minimize environmental footprint in O&G and facilitate CCS, CAES and geothermal industries.

Automated Well Monitoring and Control

Karbonfangst og -lagring (CCS) og geotermisk energiproduksjon er etablerte industrier med viktige bidrag til bærekraftig energiproduksjon. Både CCS og geotermisk industri bruker brønner for å injisere væsker (CO2 eller vann) i undergrunnen, og til å produsere injiserte væsker tilbake i geotermisk energiproduksjon.
Energi- og kostnadseffektivitet samt sikkerhet og kvalitet i brønnoperasjoner er hovedutfordringene for bransjene nevnt ovenfor. Dette ph.d.-studiet fokuserer på å finne nye løsninger for å møte disse utfordringene gjennom utvikling av effektive brønnovervåkingsteknologier basert på mulighetene til moderne sensorsystemer, f.eks. permanente nedihullsmålere som gir kostnads- og energieffektiv trykk- og temperaturovervåking i brønnene. Lekkasje av injiserte væsker fra brønnhull og valgt geologisk formasjon for injeksjon eller lagring er en av utfordringene som vil bli studert. Kombinasjon av fysiske modeller, resultater fra laboratorieeksperimenter med maskinlæringsmetoder, og tolkning av brønntrykk- og temperaturmålinger vil bli brukt for å løse dette og andre problemer som kan oppstå under injeksjonsoperasjoner. Overvåking av brønner etter injeksjonsoperasjoner er også et viktig fokus for langsiktig CO2-lagring i geologiske formasjoner. Studien vil bidra til utvikling av nye bærekraftige løsninger for CO2-lagring og geotermiske brønner som vil stimulere til utvikling av fremvoksende industrier.

Stipendiatstilling 2 NORCE (2021-2023)

In this project we will develop system analysis methods, optimisation routines and algorithms to be implemented in computer programs for evaluation of oil and gas recovery methods, assessment of process efficiency, energy consumption, environmental impact  and application risk associated with Improved Oil Recovery (IOR) methods.
These system analysis methods use multi-objective optimisation WELMM (Water, Energy, Land, Materials, Manpower) approach to evaluate energy and primary resource consumption, to ass ess environmental impact of oil and gas field development scenarios. Multi criterion analysis and compromise programming methods take into account utilisation of primary resources, account for their availability and environmental constraints.
Gas and Wate r-Alternating-Gas (WAG) injection is an efficient way to utilise produced associated gas and increase oil recovery in the same time. WAG is widely applied when required infrastructure for gas export is not in place or economically unfeasible due to small  gas volumes. Decisions on gas injection implementation have to be taken at early phase of field development, when reservoir and fluid information is quite limited and uncertain. To date no analytical solutions exist to quickly estimate WAG injection poten tial. 
Multi-objective optimisation algorithms will allow finding more energy efficient reservoir exploitation strategies with higher oil recovery and lower water production for oil and gas fields consisting of several isolated formations or layers.
A ris k and economic evaluation program with NPV analysis will be developed for assessment of field development scenarios and IOR methods. The approach will use a Decision Tree Analysis (DTA) in order to determine the risk adjusted discount rates for sequential  decision periods and different field production periods and account for managements ability to adapt to newly arriving information, managerial operative and strategic flexibility.

0 antall prosjekter

PETROMAKS2-Stort program petroleum

Automated Well Monitoring and Control

Tildelt: kr 12,6 mill.

Prosjektperiode: 2021-2025

Sted: Rogaland

STIPINST-Stipendiatstillinger i instituttsektoren

Stipendiatstilling 2 NORCE (2021-2023)

Tildelt: kr 4,2 mill.

Prosjektperiode: 2021-2025

Sted: Vestland

PETROMAKS2-Stort program petroleum

Energy Efficiency of Field Development: IOR, System Analysis and Risk Evaluation

Tildelt: kr 2,2 mill.

Prosjektperiode: 2011-2013

Sted: Rogaland