Ein Forschungsteam der Texas A&M University hat ein neuartiges Reservoirvorhersagemodell entwickelt, das maschinelles Lernen und Datenkomprimierungstechnologien integriert und die Effizienz und Genauigkeit von Öl- und Gasproduktionsbewertungen deutlich verbessert. Dieses Modell verkürzt den herkömmlichen Berechnungsprozess von etwa 11 Minuten auf unter eine Sekunde und erzielt dabei eine Vorhersagegenauigkeit von rund 97 %.

Kanadas Ölsande sind eine wichtige Energiequelle und Quelle wirtschaftlicher Aktivitäten; allerdings muss das aus den Ölsanden gewonnene Bitumen aufwendig verarbeitet und gereinigt werden, bevor es zu Raffinerien transportiert und in nutzbares Erdöl umgewandelt werden kann.

Ein Forscherteam der Pennsylvania State University hat eine innovative Energiespeicherlösung vorgeschlagen: die Umwandlung erschöpfter Öl- und Gasquellen in geothermisch unterstützte Druckluftspeicher. Dieser Ansatz soll die Aufnahmekapazität des Netzes für erneuerbare Energien erhöhen und gleichzeitig die Implementierungskosten bestehender Energiespeichertechnologien senken.