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2022年4月27日，美国德州农工大学（Texas A&M University, TAMU）发布最新研究进展，该校研究人员开发出一种新的无监督机器学习方法，可以分析来自碳封存现场的传感器数据，并快速监测分析CO2的位置及流动速度，从而降低CO2泄露风险。该成果以《无监督学习监测地下碳储层中的二氧化碳气流》（Unsupervised learning monitors the carbon-dioxide plume in the subsurface carbon storage reservoir）为题在线发表于《专家系统与应用》（Expert Systems with Applications）。