(Institución)
 
 

Docu-menta > Medio Ambiente > Comunicaciones, congresos de Medio Ambiente >

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://documenta.ciemat.es/handle/123456789/4402

Título : Aplicación de Redes Bayesianas a la evaluación de riesgos del emplazamiento geológico de CO2 en Lopín, España
Autor : Hurtado, Antonio
Eguilior, Sonsoles
Recreo, Fernando
Palabras clave : CO2 Geological storage
Saline aquifer
Risk assessment
Bayesian Belief Networks
Fecha de publicación : 2024
Editorial : Sociedad Geológica de España
Citación : A. Hurtado, S. Eguilior y F. Recreo. Aplicación de Redes Bayesianas a la evaluación de riesgos del emplazamiento geológico de CO2 en Lopín, España. Geo-Temas 20, ISSN: 1576-5172 (versión impresa) 2792-2308 (versión digital). Pág.1300.
Citación : Geo-Temas;Volumen 20
Resumen : Este artículo presenta el uso de Redes Bayesianas de Creencias (BBN) para evaluar el riesgo ambiental en el almacenamiento geológico de CO2 (Kaikkonen et al., 2021) dentro del contexto del cambio climático. La BBN estima el riesgo para la salud, seguridad y medio ambiente (HSE) por fuga del CO2 inyectado en acuíferos salinos profundos. Su utilidad radica en el análisis de escenarios y su capacidad predictiva de los riesgos medioambientales. La BBN fue aplicada a un emplazamiento específico, Lopín, al sur de la cuenca del Ebro, una estructura identificada a priori como favorable para el almacenamiento geológico. El trabajo también incluye la conceptualización del modelo y su parametrización, identificando la estructura causal, a través del desarrollo de un diagrama de influencias y asignación de estados y probabilidades a cada variable del sistema (Hurtado et al., 2014). Los datos provienen de diversas fuentes, como datos observados, ecuaciones probabilísticas, simulaciones y la elicitación estructurada de expertos, crucial en las primeras etapas de evaluación de sitios. El modelo BBN permite analizar escenarios para evaluar cambios en las probabilidades de resultados y determinar estados necesarios para resultados deseados. Este enfoque mejora la función predictiva al perturbar las variables de entrada según la información proporcionada por los estudios de caracterización del emplazamiento.
URI : http://documenta.ciemat.es/handle/123456789/4402
ISSN : 2792-2308
Aparece en las colecciones: Comunicaciones, congresos de Medio Ambiente

Ficheros en este ítem:

Fichero Descripción Tamaño Formato
Geo_temas20 (1).pdf48.64 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
View Statistics

Los ítems de Docu-menta están protegidos por una Licencia Creative Commons, con derechos reservados.

 

Información y consultas: documenta@ciemat.es | Documento legal