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

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Innovasjon i stat og kommune

LTP3 Uttesting og kommersialisering av FoU

LTP3 Grunnbevilgninger og institusjonell støtte

LTP3 Høy kvalitet og tilgjengelighet

LTP3 Fagmiljøer og talenter

LTP3 Forskningsinfrastruktur

LTP3 Rettede internasjonaliseringstiltak

LTP3 Hav og kyst

LTP3 Marine bioressurser og havforvaltning

LTP3 Havteknologi og maritim innovasjon

LTP3 Petroleum og mineraler

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Miljøvennlig energi og lavutslippsløsninger

LTP3 Klima, polar og miljø

LTP3 Bioøkonomi og forvaltning

LTP3 Bærekraftige byregioner og transportsystemer

LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier

LTP3 IKT og digital transformasjon

LTP3 Nano-, bioteknologi og teknologikonvergens

LTP3 Tillit og fellesskap

LTP3 Demokrati, styring og forvaltning

LTP3 Velferdstjenester

LTP3 Utdanning og livslang læring

LTP3 Kultur, sivilsamfunn og medienes rolle

LTP3 Utenforskap, inkludering, kulturmøter og migrasjon

LTP3 Samfunnssikkerhet og beredskap

LTP3 Global utvikling, ulikhet, og demokratibygging

LTP3 Samfunnsikkerhet, sårbarhet og konflikt

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Innovasjon

Portefølje Banebrytende forskning

Portefølje Muliggjørende teknologier

Portefølje Energi og transport

Portefølje Mat og bioressurser

Portefølje Helse

Portefølje Klima og miljø

Portefølje Velferd og utdanning

Portefølje Demokrati og global utvikling

Portefølje Samisk samfunn og kultur

Politikk- og forvaltningsområder

Internasjonalisering

Bransjer og næringer

Anvendt forskning

Naturmangfold og miljø

Grunnforskning

Globale utfordringer

Energi

Klimarelevant forskning

FNs Bærekraftsmål

Marin

Nordområdene

Klima

Bioteknologi

IKT forskningsområde

Digitalisering og bruk av IKT

Miljøteknologi

Velferd, arbeidsliv og utdanning

Fornyelse og innovasjon i offentlig sektor

Nanoteknologi/avanserte materialer

Utviklingsarbeid

Polar

Bioøkonomi

Kultur

Miljøvennlig energi

Tjenesterettet FoU

Avanserte produksjonsprosesser

Kjønnsperspektiver i forskning

Kutt i utslipp av klimagasser

Maritim

Verifisering, pilotering, demonstrasjon (ny fra 2014)

Co-Funded/ERA-NET

Responsible Research & Innovation

Lavutslipp

Havbruk

Velferd

Landbruk

Innovasjon i offentlig sektor (utgår 2014)

Naturmangfold

Petroleum

Utdanning

Etiske, juridiske og samfunnsmessige aspekter

Transport og mobilitet

Arbeid

Reiseliv

Joint Programming Initiative (JPI) (ny fra 2014)

Forurensning

Samfunnssikkerhet

Materialteknologi

Utenriks og internasjonale relasjoner

Utviklingsforskning

Kommersialisering

Andre partnerskapsaktiviteter (ny fra 2014)

Artikkel 185 (ny fra 2014)

Demokrati, makt og styring

Ressurs- og resultatutnyttelse

CO2-håndtering

Sirkulær økonomi

Global helse

Forskningsinfrastruktur

Bruk/drift av forskningsinfrastruktur

Joint Technology Initiative (JTI) (ny fra 2014)

Covid19

Organisasjon og ledelse

Forskning og innovasjon

Samisk

Medier og kommunikasjon

Mineraler

Helseteknologier

Antimikrobiell resistens

Byforsk

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

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, Vår Energi, 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

Store skip (over 5000 bruttotonn), som containerskip, bulkskip og tankskip står for ca. 90% av karbondioksidutslippene (CO2) forårsaket av den maritime sektoren i dag. For denne typen fartøy er nullutslippsløsninger, som elektrifisering, ikke lett tilgjengelige. Det er derfor avgjørende å finne andre løsninger for å avkarbonisere dem. En ny teknologi spesielt egnet for store fartøyer, er moderne seil, kalt vindassisterte fremdriftssystemer (WAPS). WAPS har potensial til å redusere drivstofforbruket med opptil 60% og dermed redusere klimagassutslippene betydelig. 
For å realisere og maksimere potensialet til WAPS er det avgjørende å ha en grundig forståelse av de komplekse vindforholdene som oppleves på havet og forstå hvordan WAPS bør brukes for å møte denne utfordringen på en optimal måte. Vindforholdene i skipsfart kan variere betydelig avhengig av ruten (dypt hav, kyst, osv.), men også innenfor samme seilas. WAPS må derfor utformes for å fungere i et bredt spekter av vindforhold. Dette kompliseres ytterligere av bevegelsen indusert av fartøyet. Som en ny teknologi, er den fulle innvirkningen av de dynamiske, realistiske vindforholdene på WAPS ennå ikke fullt ut forstått. 
reSail vil fremme vindassistert fremdrift ved å forbedre forståelsen av vindforholdene som WAPS vil utsettes for. Vindmålinger på skip vil sammen med vindtunnelmålinger og modelleringsarbeid muliggjøre forbedring av kontroll, plassering og implementering for å realisere det fulle drivstoff- og utslisppsbesparende potensialet til WAPS.

Wind-assisted propulsion systems (WAPS) have the potential to contribute significantly to the decarbonization of international shipping. They are particularly suited for large vessels, which contribute heavily to global emissions from the maritime industry. To maximise the potential of wind-assisted propulsion the wind conditions WAPS are facing and how they affect wind propulsion ships need to be well understood. reSail will address this challenge by generating full-scale measurement data from a demonstrator ship, examining the ideal placement of wind-assisted propulsion systems (WAPS) on a ship, developing advanced aerodynamic models and control strategies to make the newly acquired knowledge available to a broad audience and finally assess the implications of complex wind conditions on ship operation. 
This will be obtained by a combination of methods ranging from, field measurements on a sea-going vessel, laboratory scale experiments in tailored flow conditions, to simulations of both individual components, such as the control system, as well as the ship holistically. The project will be conducted by a strong consortium comprised of three research institutions with strong competence in maritime transport, fluid mechanics, control strategies and ship operation, both experimentally and numerically, as well as key industry actors in shipping, wind-assisted propulsion and Geo-data. Close collaboration between the partners and among the different tasks in the project will advance wind-assisted propulsion and thus efficient green shipping in Norway.

Sailing with wind-assisted propulsion in realistic wind conditions

I løpet av de neste tiårene skal det bygges og driftes mange havvindmøller, noe som er viktig for å få til det grønne skiftet. Dette gir mange muligheter for norske verft. Norge er kjent for å være best i verden på design og produksjon av maritimt utstyr, og vi har gode forutsetninger for å lykkes med havvind. Men for å lykkes må verftene bli mer effektive.

Norske verft har tidligere blitt kritisert for å være for dyre og lite produktive. Selv om det går bedre, må de bli enda mer effektive. De må redusere kostnadene med 10-15% for å kunne vinne nye kontrakter og bidra til at havvindindustrien blir lønnsom. Derfor trenger vi mer kunnskap om hvordan verftene kan jobbe smartere.

Digitale tvillinger og kunstig intelligens har vist seg å fungere godt i andre industrier for å redusere kostnader og øke effektiviteten. I verftsindustrien har man hittil mest brukt digitale modeller til produktutvikling. Vi vet lite om hvordan de kan hjelpe med å planlegge arbeidskraft, utstyr og infrastruktur bedre. Med digitale tvillinger og kunstig intelligens kan verftene få bedre data og analyser, som gir mer detaljerte og nøyaktige planer. Dette kan redusere tid brukt på oppgaver som ikke skaper verdi.

Målet med TWinYards-prosjektet er å finne ut hvordan vi kan gjøre norske verft mer effektive ved å bruke digitale tvillinger og kunstig intelligens. Da kan verftene redusere kostnader og bidra til bærekraftig drift og en bærekraftig satsing på havvind.

A high number of offshore wind turbines is expected to be built, installed, operated, and decommissioned over the next decades, constituting a critical element in the green shift. This offers numerous opportunities for the Norwegian yard industry. Norway leads globally in maritime equipment design and production, with unique expertise and infrastructure, providing a solid foundation for success in offshore wind. However, the success relies on more efficient yard operations. The Norwegian yard industry's lack of cost competitiveness and productivity has been stressed previously, and even though there are signs of improvement, their effectiveness should have been much higher. They need to reduce costs by 10-15% to win newbuild orders in the long run and be able to contribute to the cost efficiency improvements required for a profitable offshore wind industry. There is, therefore, an urgent need for increased knowledge on efficient operations of the yards. 

Digital twins and artificial intelligence have been successfully used in manufacturing to reduce costs and improve efficiency. In the yard industry, the use of digital models has primarily been from a product perspective. There is a lack of knowledge on how they can support efficient planning of the people, equipment, and infrastructure at yards. With digital twins and artificial intelligence, yards gain access to robust data and analytical capabilities that provide more detailed and accurate plans and schedules that minimize non-value adding activities, promising a significant reduction in non-value adding time.

The overall objective of TWinYards is to develop knowledge on how to achieve resource efficiency and flow in the Norwegian yard industry by exploiting digital twins and artificial intelligence. The yards will thereby be able to reduce costs and contribute to green yard operations and a sustainable shift towards offshore wind.

TWinYards – Scaling up for offshore wind at Norwegian yards: Efficient operations through digital twins and artificial intelligence

Novel vaccine platform for animal health

Prosjektet vil bruke avanserte massespektrometriske teknikker for å utvikle testprotokoller som kan redusere usikkerheten i data fra såkalt spesiell kjerneanalyse (SCAL). SCAL er et samlebegrep for visse laboratorietester utført på prøver av reservoarstein (borekjerner) og fluid fra oljereservoaret for å bestemme viktige reservoartekniske egenskaper. Den mest grunnleggende egenskapen på poreskala er hvordan reservoarsteinen fuktes av reservoarfluidene. Dette styrer i stor grad mobiliteten til olje, vann og gass i porerommene og påvirker dermed utvinningsprosessen.

Et ideelt krav for representative og pålitelige SCAL-data er at kjerneprøvene har beholdt sine opprinnelige fuktegenskaper når de leveres til laboratoriet. Det kan være stor usikkerhet knyttet til dette. Vanlig laboratoriepraksis er derfor å rense ut alle reservoarfluider og mulige rester av borevæske fra kjerneprøvene med ulike løsemidler for så å forsøke gjenoppretting av opprinnelige fuktforhold i kjernene ved å mette dem på nytt under kontrollerte forhold med olje produsert fra reservoaret. Om opprinnelige fuktforhold kan gjenopprettes på denne måten skal undersøkes ved å sammenligne den massespektrometriske profilen av oljekomponenter ekstrahert fra poreoverflatene i kjerneprøvene med profilen til olje produsert fra formasjonen. De massespektrometriske teknikkene som skal anvendes tillater bestemmelse av molekylvekt til individuelle oljekomponenter med en oppløsning som er høy nok til å identifisere elementformelen til hver forbindelse i oljen. Sammenligning av komponentprofilene til adsorberte hydrokarboner og mobil olje kan indikere om observerte fukt-egenskaper til en reservoarkjerne representerer opprinnelig reservoarforhold eller er påvirket av hvordan kjernen er behandlet før SCAL-analysen.

Mer pålitelige laboratoriedata vil gi bedre operasjonelle beslutninger, mindre risiko for mislykkede investeringer og bedre sjanser for optimalisering, både med hensyn til utvunnet oljevolum og energibruk.

Special core analysis (SCAL) is a set of laboratory procedures to determine essential reservoir engineering properties like oil displacement, permeability and wettability by conducting various tests on reservoir material. These properties – wettability in particular – are important to assess the resources in place, estimate fluid flow characteristics and in developing optimal strategies for hydrocarbon recovery. More reliable laboratory data will lead to better operational decisions, less risk of failed investments, and better chances of optimization, in regard both to oil volumes recovered and energy expended. Wettability is the most basic rock-fluid interaction at pore level. It largely governs the mobility of reservoir fluids and their distribution in the pore spaces and thereby affects oil recovery processes. A fundamental requirement for representative and reliable SCAL data is that core samples retain their original wettability when delivered to the laboratory or that the original wettability can be restored. It is hypothesized that the most surface-active components in an oil, being minority oil components containing elements such as oxygen, nitrogen and sulphur, will adsorb on the rock surface and thus determine the wettability. If originally only present in small amounts these components might not be present in the mobile oil, and if they are removed during core preparation (by use of strong solvents) it will not be possible to restore original wettability. The uncertainties of SCAL related to wettability can be reduced by an increased knowledge about the minority oil components. The hypothesis will be tested on representative reservoir rock and fluid samples. Employment of cutting-edge high- and ultra-high resolution mass spectrometry techniques will be pivotal to the project. Comparison of the compound profiles of hydrocarbons adsorbed to the pore surfaces and oil produced from the relevant reservoir formation will be a key element of the analysis.

Testing the foundations of special core analysis

F-INF-Naturvitenskap, informatikk

3-D display technology using holographic techniques

Tildelt: kr 1,3 mill.

Sammendrag

Budsjettformål:

F-INF-Naturvitenskap, informatikk

Finansieringskilder

Temaer og emner