2024

2023

2022

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

Klima- og miljødepar

Diverse

Matematikk og naturvitenskap

Oslo

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Innovasjon i stat og kommune

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Fagmiljøer og talenter

LTP3 Rettede internasjonaliseringstiltak

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Miljøvennlig energi og lavutslippsløsninger

LTP3 Klima, polar og miljø

UoH-sektor

Portefølje Klima og miljø

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Innovasjon

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Energi og transport

Programmer

Nettverkstiltak

Frittstående prosjekter

Nederland

Koordinerings- og støtteaktivitet

Forskerprosjekt

Klima

Polar

Politikk- og forvaltningsområder

Klimarelevant forskning

FNs Bærekraftsmål

Internasjonalisering

Anvendt forskning

Nordområdene

Bransjer og næringer

CO2-håndtering

Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor

Forskning og innovasjon

Grunnforskning

Kutt i utslipp av klimagasser

Miljøteknologi

Prosjektet CO2SafeQuest har som mål å forbedre risikovurderingen av CO2-lagringsprosjekter, noe som gjør det mulig å akselerere og sikre oppskalering av CCS-prosjekter. Arbeidsflytene og verktøyene i dette prosjektet vil hjelpe industrien med å vurdere CO2-lagring og etablere trygge injeksjonsforhold. Usikkerheter er knyttet til forståelse av forkastninger og takbergarten og hvordan de forsegler over tid. For å forhindre lekkasjeproblemer i fremtiden og sikre trygg lagring, er det derfor viktig å forstå forkastningsgeometrien og egenskapene i undergrunnen. Det er nødvendig å bygge bro mellom forskjellige skalaer av studier fra eksperimenter til feltanaloger og seismikk og til slutt reservoarskala. Dette tverrfaglige og innovative prosjektet samler eksperter fra akademia, forskningsinstitutter og industri for å utvikle nye datasett, forbedre de nåværende hydromekaniske modellene, identifisere usikkerhetene og vurdere risikoene. Derfor vil prosjektet bidra til å redusere risikoen ved CO2-lagring og åpne nye potensielle lagringsmuligheter, og til slutt bane vei for utviklingen av CO2-lagring i megatonskala innen midten av 2030.

CO2SafeQuest project aims at providing the workflows and the characterization and simulation tools needed to
enhance fault behavior and risk assessment in CO2 storage evaluation, allowing to target more complex reservoir
and so, accelerate and secure CCS projects scale-up. These workflows and tools will help industry to enhance the
CO2 storage evaluation and operation design.
To reach the overall objectives of the project, it is needed to set a bridge between the gap between different scales
of fault study by providing suitable data and statistical correlations, and identify suitable hydromechanical models
for faults at industrial CCS scale. This, to assess impact of uncertainties and quantify phenomenological impacts
and leakage risk at reservoir scale, provide guidelines on fault modeling in an industrial CCS context and on how to
calibrate model parameters based on geophysical measurements, laboratory data and analogue outcrop data.
This project targets the CO2 storage part of the Call Module CM2023-04 on Carbon capture, utilization and storage
(CCUS). Unravelling faults properties and behavior in CO2 geological storage is mandatory to “faster scale up of
CCS technologies and at lower risk” and “minimizing or avoiding adverse impact on human health and the
environment of CO2 storage”, this will be done in this project through the development of innovative integrated
workflows addressing the long term confinement of CO2 in faulted sandstone porous media. This project, through
enhancing the CO2 storage derisking and opening new potential storage prospects, will participate to pave the way
for the development of megaton scale CO2 storage by mid 2030.

CETP - Unravelling Faults properties and behavior for CO2 geological storage

MYCOBUILD har som mål å lage miljøvennlige byggematerialer med forbedrede termiske egenskaper. Vi vil kun bruke bio-baserte materialer i våre komposittmaterialer. Disse vil inneholde mycelium (den rotlignende delen av sopp), fibre produsert fra tre, og bio-baserte faseovergangsmaterialer (bioPCMr). BioPCM kan lagre energi i form av varme ved å ta opp energi når det er varmt, og frigjøre varmen når det blir kaldere. Vi ønsker å forbedre varmelagring samtidig som vi opprettholder materialstyrke, holdbarhet og lydisolasjon. Vi vil også benytte en digitale verktøy, livssyklusanalyse (LCA) for bærekraft, sirkularitet og sikkerhet, samt analyse av sosioøkonomiske effekter og interessentengasjement.

MYCOBUILD, an innovative bio-based project, targets transforming the construction sector with sustainable materials offering thermal energy storage. It aligns with Europe's 2050 climate-neutral goals, focusing on bio-based, multifunctional materials for an eco-friendly market impact. MYCOBUILD's core is bio-based phase change materials (bioPCMs) in lignocellulosic fibres,
using fungal mycelia to create superior thermal property bio-composites. It progresses from conceptual proof (TRL3) to industrial demonstration (TRL6), meeting CETPartnership's 2023-06 “Heating and Cooling Technologies” call. The project leverages lignocellulosic structures as bioPCM storage for energy-efficient building products. Aiming to enhance thermal storage while maintaining material strength, durability, and sound insulation, the project spans from product development to construction models in key technologies (TRL6). Objectives include benchmarking, optimizing bioPCM integration, producing fungal bio-binders, demonstrating wallboard materials, and evaluating energy-saving constructions in various European countries. It also involves a digital integration approach, ex-ante life cycle assessment for sustainability, circularity, and safety, alongside socio-economic impact analysis and stakeholder engagement

CETP - Innovative bio-based building materials with thermal energy storage function

I løpet av de siste tiårene har en rekke optimaliseringsmodeller blitt utviklet for å best mulig utnytte de begrensede ressursene i kraftsystemet. Med den raske utviklingen av maskinlæringsmetoder (ML) har integrering av ML med disse optimaliseringsmodellene dukket opp som en lovende trend. I motsetning til tradisjonelle optimaliseringsmetoder, som gjentatte ganger løser lignende problemer uten å lære av tidligere løsninger, utnytter ML historiske data og tidligere beslutninger for å forbedre optimaliseringsytelsen betydelig.

Dette prosjektet har som mål å utvikle kunnskap som muliggjør dyp integrasjon mellom ML-tilnærminger og det kortsiktige vannkraftproblemet for av-/på-beslutninger i et deregulert kraftsystem. Av-/på-problemet er grunnlaget for produksjonsplanlegging. Målet er å optimalisere driften av generatorer, primært vannkraftturbiner, over en begrenset planleggingshorisont under ulike drifts- og markedsforhold. Nye fornybare energikilder som sol- og vindkraft vil også bli vurdert når det er nødvendig.

Den ML-baserte optimaliseringsmodellen utviklet i dette prosjektet kan forbedre beregningseffektiviteten betydelig ved å generere daglige produksjonsplaner for norske vannkraftprodusenter, og gjøre dem mer effektive og tilpasningsdyktige til markedsforhold. Vellykket implementering av ML i optimaliseringsproblemet vil møte aktuelle utfordringer industripartnere står overfor, som å redusere tidsoppløsningen fra én time til 15 minutter, utvide modellens bruksområde fra et operativt verktøy til et investeringsanalyseverktøy over lengre tidshorisonter (uker til år), som effektivt tar hensyn til usikkerhet i tilsig og priser, og gir budstrategier for å delta i flere markeder.

Dette prosjektet synliggjør synergien mellom akademia og industri, både nasjonalt og internasjonalt. Omfattende casestudier utført under ulike markedsstrukturer vil føre til mer robuste løsninger og større spredning av kunnskap og erfaring.

During the past half-century, numerous optimization models have been developed to optimize the utilization of the limited resources in the power system. With the booming development in machine learning (ML) technologies, deep integration between ML approaches and optimization models has become the most promising technical trend. The conventional optimization methods repeatedly solve similar problems without accumulating any experience. In contrast, ML efficiently gains experience from historical data and previous decisions. Numerical studies have shown that ML can significantly boost optimization performance.

The renewable energy optimization addressed in this project is the unit commitment (UC) problem, constituting the foundation for production scheduling. It aims to optimize the operation of generators over a finite planning horizon under operational and market conditions. The generators are mostly hydro-turbine generators. New renewable energy, such as solar or wind power, will also be considered when necessary. 

The ambitious project aims to realize an ML-based optimization model that enhances the computational efficiency of generating daily production schedules for Norwegian hydropower producers, accurately represents their physical watercourse, and supports their bidding strategies in energy and capacity markets. The successful implementation of this project will address current challenges faced by industrial partners, such as reducing the time resolution from one hour to 15 minutes, extending the model’s application from an operational tool to an investment analysis tool over a longer time horizon (weeks to months or even years), and effectively incorporating uncertainties in inflow and prices. 

This project represents a domestic and international complementarity of both academia and industry. Comprehensive case studies conducted under different market structures will lead to more robust solutions and broader dissemination of knowledge and experience.

Deep integration between machine learning approaches and renewable energy optimization

Det haster med avkarbonisering av den globale økonomien. 196 land ble enige om å begrense den langsiktige temperaturøkningen til 1,5 °C sammenlignet med førindustrielle nivåer i Paris-avtalen i 2015, et mål som har sterk støtte fra verdensledende organisasjoner som FNs klimapanel (IPCC) og Det internasjonale energibyrået (IEA), organisasjoner som erkjenner at CCS i gigatonnskala er avgjørende for en rettferdig og bærekraftig overgang til netto nullutslipp. 

CO2-fangst, -transport og -lagring (CCS) beskriver prosessen med å fange opp utslipp av karbondioksid (CO2) fra punktkilder som kraftverk eller industrianlegg, transportere det med skip, lastebiler eller rørledninger til et lagringssted, og injisere det i dype geologiske formasjoner i undergrunnen for å forhindre at det når atmosfæren for godt. I IEAs siste rapport "Roadmap to Net Zero" anslås det at CCUS vil stå for 8 % av utslippsreduksjonene, totalt 6 milliarder tonn (Gt) per år innen 2050. 

Zero Emissions Platform (ZEP) er EUs rådgiver innen industriell karbonhåndtering, og har som mål å akselerere implementeringen av dette i tråd med Europas klimaambisjoner. SINTEF og Bellona har lenge hatt en strategisk lederrolle i ZEP, og de ønsker å styrke denne rollen i MVO ZEP for å (i) sikre relevansen og effektiviteten av teknologiutviklingen innen karbonfangst og -lagring i Europa, (ii) maksimere merverdien av de etablerte ledende roller i ZEP ved å sikre det strategiske lederskapet som er nødvendig for å koordinere og fremme forskningsinteresser, -behov og -prioriteringer, (iii) øke norsk industrideltakelse i ZEP for å sikre at Norge er involvert i implementeringen og utplasseringen av karbonfangst og -lagring, og (iv) øke kunnskapsdelingen og sikre realiseringen av store norske investeringer i karbonfangst og -lagring.

The purpose of MVO ZEP is to support Norwegian actors, SINTEF and Bellona, in their leading roles in The Zero Emissions Platform (ZEP) to optimise value creation from Norwegian CCS investments and contribute to the accelerated commercialisation of CCS in Europe, while following the European development of CCU. The project is to be carried out by the Bellona Environmental Foundation, Norway and Bellona Europa together with SINTEF.

SINTEF and Bellona have long-established strategic leadership roles in ZEP which they seek to strengthen to optimise value creation from Norwegian CCS investments and contribute to the accelerated commercialisation of CCS in Europe, with the purpose of: (i) ensure the relevance and effectiveness of CCS technology development in Europe according to the SET plan, (ii) maximise value-added of established roles as Vice & Co-Chairs in ZEP by ensuring the strategic leadership necessary to coordinate and advance research interests, needs and priorities, (iii) increase Norwegian industry participation in ZEP to ensure the involvement of Norway in the implementation and deployment of CCS, and (iv) boost knowledge sharing and ensure the realisation of major Norwegian CCS investments.

Strategic leadership of the Zero Emissions Platform (ZEP)

EU har som mål å lagre 50 millioner tonn CO2 årlig innen 2030 og 280 millioner tonn innen 2040, som blir avgjørende for å oppnå klimanøytralitet innen 2050. For å nå disse målene er oppskalering til gigatonnskala CO2-lagring avgjørende, noe som krever en klyngetilnærming der flere utslippere deler transport- og lagringsinfrastruktur.

CO2-lagringsklynger sentraliserer prosjekter rundt knutepunkter som maksimerer CO2-injeksjon i regionale akviferer identifisert som egnet for storskalalagring. Eksempler inkluderer Hordaplattformen i Norge og Bunter Sandstone i Storbritannia, sammen med Mexicogolfen i USA. Selv om denne tilnærmingen er økonomisk lovende, utgjør den en risiko. Operasjoner i ett lagringsprosjekt kan påvirke naboprosjekter, og potensielt føre til økt poretrykk og seismisk aktivitet, som kan skape lekkasjeveier for CO2.

Hvis risikoen ikke håndteres, kan løsninger som å redusere injeksjonsrater eller etablere nye prosjekter bli kostbare og undergrave tilliten til fremtidig CO2-lagringsinitiativer. Derfor er tidlige risikovurderinger avgjørende for å identifisere potensielle lagringsknutepunkter og unngå problematiske områder. Gitt at utviklingen av et enkelt prosjekt tar 8 til 10 år, er raske innovasjoner for lokalisering av lavrisikosteder avgjørende.

MuPSI-initiativet tar sikte på å møte disse utfordringene ved å tilby en integrert tilnærming for å vurdere geomekaniske risikoer i ulike skalaer. Den vil utvikle brukervennlige programvarer med simuleringsmodeller og arbeidsflyter validert på data fra virkelige felt. Disse programvarene vil gjøre det mulig for operatører og ansvarlige myndigheter å evaluere interaksjoner i lagringsknutepunkter, og sikre nødvendig oppskalering av CCS for å oppfylle EUs mål og bidra til globale utslippsreduksjoner. Prosjektet fokuserer på å forbedre modeller og strategier, lette kunnskapsoverføring og engasjere interessenter for å støtte fremtidige storskala lagringsområder.

Når flere CO2-lagringsprosjekter er lokalisert innenfor samme hydrologiske enhet, kan beslutningene på et felt påvirke både driften og risikoen på et annet felt. Dette skaper et behov for effektiv arbeidsflyt og verktøy for operatører og ansvarlig myndighet for å håndtere risikoene og samtidig ivareta konfidensielle data. En primær bekymring er den potensielle økningen i trykk som påvirker integriteten til takbergarten, og kan i verste fall føre til lekkasjer eller seismiske hendelser. MuPSI-prosjektet har som mål å kvantifisere disse risikoene ved å utvikle avanserte verktøy som analyserer trykkdynamikken og strekkreftene på tvers av flere skalaer og mellom ulike geomekaniske prosesser, og usikkerheter på tvers av disse skalaene.

Forskningen fokuserer på å forbedre teknikker og simuleringsstrategier for å inkorporere regionale effekter i arbeidsflyter for risikohåndtering, og forenkle oppskalering av CO2-lagring til gigatonn-nivåer. Dette innebærer å lage bedre modeller i hver skala og effektive metoder for å overføre relevante data på tvers av skalaer.

For å oppnå dette vil MuPSI tilby enkle simuleringsverktøy for screening av regionale akviferer, detaljert risikovurdering av spesifikke feil, og evaluering av prosjektspesifikke geomekaniske påvirkninger av trykkinterferens mellom flere prosjekter i en akvifer. Initiativet vil takle systemiske utfordringer ved å fremme integrerte arbeidsflyter som leder analyser fra en skala til en annen og ved å utvikle robuste programvareløsninger for sikker dataoverføring.  Resultater blir demonstrerte på datasett fra felt i Nordsjøen.

Norske partneres rolle i prosjektet inkluderer prosjektledelse, forskning og utdanning. Prosjektdeltagere representere både FoU og næringslivet som skal samarbeide på utvikling, implementering og testing av nye åpen-kildekode programvarer for geomekaniske prosesser på tvers av skalaene, ekperimenter for karakterisering av forkastninger, og simuleringsstudie på modellen av Hordaplattformen.

CETP - Multiscale Pressure-Stress Impacts on Fault Integrity for Multi-site Regional CO2 Storage

Europeisk industri bruker årlig 800 TWh på oppvarming opp til 200°C. Ved å kombinere høytemperatur-varmepumper med varmelagring, kan forbruket dekkes med 400 TWh kraft fra variable fornybare kilder som sol og vind. Varmepumpene kan i tillegg bidra til å balansere strømnettet fra minutt til minutt.

UP-FLEXH skal utvikle og demonstrere et industrielt oppvarmings-system som integrerer termiske solfangere, høytemperatur-varmepumpe og varmelager for opp mot 400°C, og som kan dekke et varierende behov for industriell varme, og samtidig tilpasse seg overskudd av fornybar kraft og ledig kapasitet i strømnettet. Prosjektet blir det første i sitt slag.

UP-FLEXH aims to develop and validate a first-of-a-kind (FOAK) integrated energy system to
 provide flexible industrial heat, as well as cooling and opportunities for power flexibility,
 maximizing and facilitating the renewable integration within the industrial sector and enhancing
 the overall efficiency of heating generation whilst ensuring a complete fulfilment of the industrial
 requirements. Specifically, UP-FLEXH develops a first-of-a-kind (FOAK), cost-effective and
 reliable high-temperature industrial heat pump fully integrated in a flexible energy system,
 innovative solar thermal collectors purposely optimized for industrial application, and modular
 thermal energy storage based on innovative materials for flexible industrial medium temperature
 (~400°C) heat decarbonization

CETP - Innovative High Temperature Heat Pump for Flexible Industrial Heat on Demand

La-Flex-prosjektet skal videreutvikle latent termisk energilagring (LTES) for å gjøre varme- og kjølesystemer mer energifleksible. Energifleksibilitet er energisystemets evne til å ta imot og levere energi når det produseres og forbrukes. Fossile brennstoff og vannkraft er fleksible energikilder, fordi de kan produsere energi når det er energibehov. Sol- og vindkraft er derimot ikke fleksible energikilder. Når verden går bort fra fossile brennstoff til sol- og vindkraft mister vi denne energifleksibiliteten, og det vil være et økende behov for energilagring. Termisk energilager er viktig fordi termisk energiforbruk utgjør 50% av det globale energiforbruket. LTES er basert på faseendringsmaterialer (PCM) som lagrer energi i en faseovergang, og kan lagre varme eller kulde med høy energitetthet og i et smalt temperaturspenn. Denne teknologien kan brukes til å lagre kulde i industrielle fryseprosesser, varme til oppvarming av kontorbygg, eller lagring og utnyttelse av overskuddsvarme i datasentre.

La-Flex sitt hovedmål er å gjøre forbedre overvåkning og styring av LTES. Dette for å kunne utnytte fleksibiliteten, og for å kunne operere i reservemarkeder. Dette skal gjøres ved å utvikle sanntidsmåling av ladetilstand og presis termisk effektkontroll, noe som vil gjøre LTES lettere å integrere i styringssystemer for optimal energihåndtering.

Prosjektet ledes av SINTEF Energi og samler forsknings- og industripartnere fra Norge, Danmark og Tyskland, inkludert Danmarks Tekniske Universitet (DTU), Tekniske Høyskole i Würzburg-Schweinfurt (THWS), samt Cartesian, AInergy og KLP Eiendom. Prosjektets avanserte SoC- og TPC-funksjoner vil legge til rette for LTES i kraftfleksibilitets- og reservemarkeder, forbedre systemytelsen og fremme nettstabilitet i møte med variabel energiforsyning fra fornybare kilder.

Heating and cooling constitute about 50% of the global energy consumption, and with the increasing reliance on solar and wind electricity via heat pumps, the demand for effective energy storage solutions has become imperative. Latent Thermal Energy Storage (LTES) with Phase Change Materials (PCM) can serve as an asset for flexible heating & cooling supply for buildings as well as for industry.2 State-of-charge (SoC) detection, i.e., a determination of the remaining capacity available in a thermal energy storage, is crucial for optimized storage operation schedulers and allow a precise thermal power control (TPC). Thus, the integration of instant and reliable technique for determining the SoC and a precise TPC in a model predictive control (MPC) system would pave the way for optimal operation of grids coupling different energy sectors –including power-to-heat and waste heat utilization from industry. La-Flex's main objective is to optimize 
LTES by enhancing its controllability. Integrating instantaneous SoC and TPC in MPC systems, La-Flex will facilitate a flexible integration of LTES in power flexibility and reserve markets, tackling intermittent supply and electrified heating/cooling demands, appliable in all climate zones. La-Flex will be carried out by the Norwegian – Danish – German partnership formed by the research partners SINTEF Energy Research (SER), Technical University of Denmark (DTU), and the Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt (THWS); and the industry partners Cartesian (CAR), AInergy
(AIE) and Kommunal Landspensjonskasse Eiendom (KLP).

Flexible latent thermal storage for reserve markets access of heating and cooling systems

For å sikre at en geologisk formasjon er stabil, må vi justere temperatur-, belastnings- og akustikkdataene som er registrert i brønnmiljøet. Dette må gjøres for å ta hensyn til de kombinerte effektene av belastning og akustikk gjennom ulike materialer som formasjon, sement, foringsrørstål, væske og rør, samt injeksjonsoperasjonen. Denne komplekse oppførselen kan ikke fanges opp med enkeltpunktsmålinger som bunnhullstrykk og temperatur (BHP og BHT). En fiberoptisk kabel for å fange opp dette, kan være løsningen på utfordringen. Q-Fibre har som mål å demonstrere hvordan FOC-data kan brukes til å kvantifisere og overvåke integriteten ved CO2-lagring under grunnen. Dette kan redusere barrierene for å bruke FOC-data knyttet til brønner, både innenfor og utenfor foringsrøret, spesielt for CO2-lagringsprosjekter. Denne teknologidemonstrasjonen vil legge grunnlaget for en solid forretningsmodell for innsamling av FOC-data langs brønnen, og sikre at CO2-lagring blir sikker, økonomisk driveverdig ved å redusere driftskostnader og geologiske overraskelser.

The main motivation is to build extensive novel knowledge on fibre optic cable (FOC) data and to enable safe CO2 injection via quantitative characterization of subsurface integrity, covering coupled interaction among pressure, temperature and fluid movement. Our aim in Q-Fibre is to contribute to FOC data processing and interpretation with the link to the coupled thermo-hydro-mechanical behaviour between the various elements in the near-well configuration, and to quantitatively understand near-well formation behaviour for early warning of subsurface integrity. It involves feasibility of using FOC data for integrity assessment of an entire sealing system for CO2 storage, including: a) caprock and secondary seals; b) both onshore and offshore; c) observation and injection wells. Eventually, we will also reduce uncertainty for the limits of
integrity.

CETP - Quantitative Strain Monitoring for Well and Seal Integrity through Wellbore Fibre Optics Cables

Eple og jordbær er dei største av frukt- og bærartane våre, med lange tradisjonar i Noreg, og begge artar har høg status blant forbrukarar. Klimaet i Norge er gunstig for å dyrke jordbær, men den korte sesongen har ført til auka import for å dekke etterspurnaden året rundt. Ingen andre stader i verda dyrkar dei eple så langt nord som i Noreg, og den korte og kjølige sesongen krev eplesortar tilpassa vårt klima. Styrka matsikkerheit og reduksjon av importerte råvarer er viktige nasjonale mål. Særleg i eple er dette prekært, der graden av sjølvforsyning er svært låg (16,5%).

For at norske eple og jordbær skal kunne konkurrere med importert vare, er det viktig med sortar tilpassa vårt klima som stettar forbrukarkrav i høve fruktkvalitet og smak. For å gje den norske bonden tilgang til dei beste sortane for deira lokale forhold, og samtidig bidra til ein meir forutsigbar og berekraftig produksjon, må nye sortar vera tilpassa nordiske vekstforhold og ha høg resistens mot plantesjukdomar.

Workshopen har som mål å auke eple- og jordbærnæringa sin tilgang til gode sortar og dermed betre konkurranseevna og lønnsemda i alle ledd av produksjonen. Fokus er sett på utvikling av ny kunnskap for å betre konkurransekrafta i heile verdikjeda gjennom styrking av norske FoU-aktørar gjennom internasjonal nettverksbygging for å utvikle ny kunnskap som vil komme bonden til gode gjennom auka verdiskaping og resultere i auka grad av sjølvforsyning. For å utvikle robuste sortar som møter forbrukarkrav og som bidreg til ein berekraftig produksjon, vil ein utforske bruk av nye molekylære verktøy og andre verktøy og metodar som vil bidra til ei meir effektiv og målretta sortsutvikling og sortsprøving.

The Norwegian government has a strong desire to increase consumption of Norwegian produced green
products. Furthermore, strengthening food security and decreasing import of food, especially fruit, is an important national goal. Specifically, in apple, 83.5% of the consumed fruits are currently imported. Apple is the most important fruit in Norway by volume and over 12 000 tons were produced in 2023. Strawberry is the largest berry crop and the Norwegian strawberry market has an annual value of approx. 954 million NOK (SSB, 2023), obtained from 3704 tons domestic produced, and 8 374 tons imported strawberries. To achieve higher consumption of Norwegian-produced fruit, key aspects are providing consumers with high-quality fruit through the availability of superior cultivars meeting consumer demands.

The Nordic fruit growing is carried out in highly variable climatic conditions, especially regarding temperature, light, and length of the growing season. The conditions are unlike most other countries in the world, hence the need for adapted cultivars and adapted growing systems is evident. 

The long-term aim of the network is to strengthen Norwegian basic and applied research to support the fruit and berry value chain and ultimatily give increased value creation to Norwegian farmers. The exploration of cutting-edge research and  implementation of novel genomic methods into the breeding programs for development of new, resilient cultivar that can withstand a changing climate and meet consumer demands, are important factors for sustainable production and increased food security.

The event is open to anyone who wishes to attend online, and invitations with teams links will be sent to all relevant research institutions (NMBU, UIO, NIBIO, NOFIMA).

The future of fruit and berry breeding in the Nordic region

Utbruddet av skrantesyke blant villrein i Norge utgjør en stor utfordring for norsk naturforvaltning. Det er krevende å balansere nødvendigheten av raske tiltak for effektivt å begrense sykdommen, samtidig som man står overfor stor usikkerhet og tiltak som er svært inngripende for villrein-bestandene. Adaptiv forvaltning er et vitenskapelig rammeverk for å håndtere en situasjon med konkurrerende mål og høy grad av usikkerhet. Hovedmålet med prosjektet er å skaffe ny kunnskap og utvikle analytiske verktøy som muliggjør adaptiv forvaltning av CWD hos villrein i Nordfjella og på Hardangervidda. 
Prosjektet består av tre arbeidspakker. Prosjektet tar utgangspunkt i at det er stor grad av usikkerhet rundt forekomsten av CWD hos villrein (måleusikkerheter), og at man gjennom simuleringer kan få økt forståelse av dynamikken i en tidlig fase. I arbeidspakke 1 er derfor delmålet å utvikle analytiske verktøy som basis for høsting av villrein for å kontrollere, og om mulig utrydde, CWD. En betydelig risiko i dagens situasjon er faren for smitte til andre arter av hjortedyr. I arbeidspakke 2 er derfor delmålet å analysere GPS-data fra villrein, elg og hjort, samt data fra kamerafeller ved salteplasser, som basis for identifisere risiko-perioder og steder for overføring mellom arter. Arbeidspakke 3 fokuserer på hvordan man bedre kan avveie ulike målsettinger i forvaltningen av CWD og villrein gjennom jakt. Prosjektet vil tallfeste hvordan økt jakttrykk, som del av CWD forvaltning, påvirker bestandene og bevegelsene til villrein under jakta. 
Prosjektet er tett integrert med annen pågående forskning på CWD, og det forventes betydelig synergi. Et sentral del prosjektet er samspillet med statlige (Miljødirektoratet og Mattilsynet) og lokale (Villreinutvalgene på Hardangervidda og Nordfjella) forvaltere for å få til større grad av kunnskapsutveksling og en bedre balansering av motstridende mål. Norsk Villreinsenter vil bidra til å spre ny innsikt til et bredere publikum.

When confronted with the novel crises of an emerging pathogen, a challenge is balancing the necessity of rapid actions to be effective in limiting disease, while facing large uncertainty and high economic and socio-political costs of actions. The emergence of Chronic Wasting Disease (CWD) in reindeer in Norway constitute such a grand challenge. Adaptive management provides a scientific framework to tackle a situation with competing objectives and high level of uncertainty. The primary objective of #adaptCWD is to provide new knowledge and analytical tools enabling adaptive management of CWD in reindeer. We aim to provide analytical tools and insight for (WP1) optimal harvest management of reindeer to control CWD, (WP2) multi-host and ecosystem management of CWD, to provide (WP3) quantitative estimates of adverse ecological impact of CWD management, and use participatory modelling with local managers to simulate how to balance conflicting aims. Our research is highly novel, transcending from the molecular- (PRNP-genetics), individual-, population- and to the ecosystem level, aiding in limiting disease transmission, spread and risk of spillover. This is ambitious given the size of the “CWD and reindeer” call, yet feasible due to synergy with ongoing surveillance and other projects focused on gathering extensive field data. An integral part of the project is aiding in effective governance by co-production of science and knowledge with stakeholders. The involvement of the main stakeholder groups (Norwegian Environment Agency and Norwegian Food Safety Authority) and inclusion of (and previous experience with) participatory modelling with local stakeholders (“Villreinutvalg” on Hardangervidda and Nordfjella) enables rapid use of knowledge. Outreach to a broader public is facilitated by involvement of the Norwegian Reindeer Centre.

Supporting adaptive management of Chronic Wasting Disease

Midlene fra BIOMOL-Molekylær biovitenskap og bioteknologi fordelt på år

Midlene fra BIOMOL-Molekylær biovitenskap og bioteknologi fordelt på fylker

Midlene fra BIOMOL-Molekylær biovitenskap og bioteknologi fordelt på fagområde

Cell division is a very dynamic process during which the internal architecture of higher cells is completely reorganized. A highly dynamic supra-molecular machine, the mitotic spindle, self-organizes around chromosomes and transports them to the two daugh ter cells. Several molecular motors play an essential role for spindle organization and function. These motors are mechano-chemical enzymes that transform chemical energy into mechanical work. However, how they function in a coordinated manner in the spin dle is not understood. The goal of this project is to measure the dynamics of the most important motors for spindle formation inside spindles of individual cells. Advanced fluorescence microscopy techniques will be used to monitor the real-time behavior o f motors on microtubules. Proof of principle will be established in Xenopus egg extracts. Final experiments will be performed in Xenopus cells. Knowing the binding /unbinding turnover, the speed and the local and temporal regulation of motor activities is  essential to understand the regulated spindle dynamics and function during cell division.

Measuring the dynamics of molecular motors inside mitotic spindles

We propose to host two hackathon-style workshops to engage the Svalbard research community in the adoption and development of the new spatio-temporal modeling R package, 4D-Modeller (4DM). The 4DM package has been developed to tackle spatio-temporal problems at all scales and is built on a Bayesian Hierarchical Model developed during the GlobalMass project (Sha et al., 2019; www.globalmass.eu). The 4DM package has already been applied to problems related to COVID-19 transmission, Norwegian hydropower generation, and glacial lake dynamics in the Tibetan Plateau, solving previously computationally intractable problems. The first hackathon will coincide with the Svalbard Science Forum meeting in November 2023, with a second workshop planned for Spring 2024 to extend the new functionality and use cases developed in the first workshop to new research communities. The Svalbard research community's diverse biogeochemical and geophysical processes make it an ideal laboratory to develop and exploit the capabilities of 4DM to address important research questions. These hackathons will integrate the community in a shared data analytics platform and incorporate their needs directly into the platform's development.

A Weeklong Hackathon to Develop Spatio-Temporal Models Across the Strategic Objectives of Svalbard

Klimaendringer har varige effekter som å endre havets surhet, temperaturer og høyde. Klimaendringene  kan også øke sjansene for naturskader som skogbranner og orkaner, og føre til at vannkilder fra isbreer og snø forsvinner. Karbondioksid (CO2) produsert av mennesker er en primær bidragsyter til menneskeskapte klimaendringer, og det er derfor nødvendig å finne lagringsmekanismer for menneskeskapt CO2 for å dempe klimaendringene. Mantelbergarter, som peridotitt, tilbyr et lagringsalternativ for CO2, i nærvær av vann vil peridotitt endre seg til nye typer bergarter. Hvis CO2 er tilstede i vannet, vil  CO2 bli lagret som et fast stoff i bergartene, og holde den fanget under jorden for alltid. For tiden er denne kjemiske endringsprosessen godt forstått, men den fysiske prosessen som lar vann nå uendret peridotitt er det ikke. SerpRateAI vil undersøke de fysiske prosessene som gjør at vann kan pumpes under jorden for å forstå hvordan peridotitt endrer seg. Til syvende og sist vil vi produsere naturlige endringshastigheter, dvs. hvor raskt bergarten endrer seg over tid. Dette kan brukes til å anslå hvor mye CO2 vi kan lagre i en region. Gitt at mantelbergarter som peridotitt er vanlige, kan dette muligens brukes til å lagre en stor del av menneskelig produsert CO2.

Peridotite rocks are found in oceanic environments and outcrop on continents around the world. The alteration of peridotite, i.e., serpentinization, is a major geodynamic process that controls the density of crustal rocks and the global cycles of carbon dioxide and hydrogen. The physical mechanisms that allow peridotite to fully serpentinize remain elusive. The mechanism of reaction driven cracking has been suggested to promote serpentinization because the increase in volume creates stress on the surrounding rock, promoting fracture development in unaltered rock. This process also acts as a pumping mechanism, delivering fluids from the recently altered rock into new areas. Understanding and detecting this process in natural environments is important for estimating serpentinization rates. SerpRateAI aims to both constrain and explain serpentinization rates using dozens of terabytes of data collected in the Oman Drilling Program Multi-Borehole Observatory, in a region undergoing active serpentinization. The data include seismic data from hydrophone and geophone networks, X-ray tomography imaging of the entire borehole cores, down-borehole video, core logging data, hydrological data such as flow rates and fluide levels in the borehole, and ambient atmospheric and borehole conditions. SerpRateAI will produce an ensemble of machine learning models that will 1) explore the relationship between serpentinization rates and cracking events and degassing events detected in the seismic data, 2) explore the development of serpentine vein networks using the X-ray tomography data and use these networks to identify areas of active serpentinization, and 3) predict and explain the observed serpentinization rates in the context of the observed seismicity, degassing, vein developments, and ambient conditions. The project builds on the strong international collaboration between the University of Oslo, Utrecht University, Woods Hole Oceanographic Institution, and Columbia University.

SerpRateAI: The rate and mechanisms of active serpentinization of peridotites from the Semail ophiolite, Oman

This proposal seeks funding to bring Dr. Jordi Bolibar to University of Oslo's Njord Centre for a research stay of 6 weeks to initiate a project investigating glacier basal friction using machine learning. The physics that dictates glacier motion are controlled by the friction between the glacier and its bed. An improved understanding of glacier motion can lead to better hazard estimates for land terminating glaciers and better sea-level rise projects for sea terminating glaciers. Understanding the strong non-linearities that control glacier motion, friction, and the motivating factors (e.g., the sub-glacier drainage system) will require statistical modeling able to capture the nonlinearities such as deep learning. This will produce new technologies for understanding glacier evolution which is inline with the Research Council of Norway’s climate and polar portfolio. This project will produce a strong, interdisciplinary collaboration between University of Oslo and Utrecht University.

Investigating glacier velocities and basal friction with physics-based machine learning (KLIMAFORSK)

We propose a one-week summer school that will take place in 2022 that will teach Norway based PhD and Postdoc participants’ actionable machine learning (ML) skills applied to glaciology. Mapping glaciers and understanding ice dynamics as well as glacier instabilities are of great importance to society due to the large contributions of glacial water discharge in the ocean to sea level rise, use as natural clean water sources, and as a natural hazard to communities worldwide.  The effort from the glaciological community with the use of numerical modeling, remote sensing and fieldwork has led to an explosion in the number and size of data available to study glaciers (e.g. the Randolph Glacier Inventory, (RGI Consortium, 2017)). The automatisation of the analysis of big data is crucial to optimally exploit these data towards improving glacier science.  To our knowledge, no workshops or summer schools have been designed primarily around training glaciology PhD and Postdocs on using ML techniques. This summer school is designed to provide interdisciplinary graduate students with skills in building and digesting large glacier data sets and using ML to analyse that data.

0 antall prosjekter

SSF-Svalbard Science Forum

A Weeklong Hackathon to Develop Spatio-Temporal Models Across the Strategic Objectives of Svalbard

Tildelt: kr 0,50 mill.

Prosjektperiode: 2023-2024

Sted: Oslo

FRIPRO-Fri prosjektstøtte

SerpRateAI: The rate and mechanisms of active serpentinization of peridotites from the Semail ophiolite, Oman

Tildelt: kr 4,3 mill.

Prosjektperiode: 2023-2026

Sted: Oslo

KLIMAFORSK-Stort program klima

Investigating glacier velocities and basal friction with physics-based machine learning (KLIMAFORSK)

Tildelt: kr 75 055

Prosjektperiode: 2022-2023

Sted: Oslo

KLIMAFORSK-Stort program klima

Summer School in Machine Learning for Glaciology

Tildelt: kr 99 999

Prosjektperiode: 2021-2022

Sted: Oslo