XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System地下
顾问解决了涉及国家地下储罐清理基金的欺诈指控
该和解协议解决了针对 ENCON Technologies, Inc. 提交不合理和不必要的工时的指控。该公司经常向清理基金工程师收取由没有接受过土木工程正规教育、认证或执照的员工执行的任务的费用。此外，ENCON 未能记录其实际的工时成本，而是向基金收取一次性费用，违反了《健康和安全法规》的要求。
探索CCUS以增强从地下Brines Brine
在第二年和第三年中，将测试和优化DLE过程。实验将评估不同条件下锂提取的效率和选择性，包括不同的盐水组成和操作参数。学生将确定影响恢复率的因素，并制定提高可持续性和可扩展性的策略。在此阶段与行业合作伙伴（NDC和VIEV）的合作将确保实际相关性和工业可扩展性。
照亮地下-Argas
我们的目的和愿景是将Argas定位为一家勘探公司，使我们的客户能够找到自然资源 - 简而言之，我们将X射线地球，扫描并找到财富，以增加我们的社会和利益相关者；这是我们公司的基石。
社论：碳氢化合物资源或储存气体中的地下微生物学
关于碳氢化合物和天然气储存库微生物学的研究课题具有深远的工业应用。近几十年来，人们对了解地下能源储存库（如煤、油和页岩层）中的微生物群落的兴趣日益浓厚。这一研究领域已扩大到包括氢气和二氧化碳的天然气储存库。科学家们开始揭示微生物通过改变流体地球化学、气体含量甚至渗透性对这些系统产生的意想不到的影响。通过认识到这些微生物对我们工程环境的影响，我们可以制定更好的风险评估、有针对性的缓解策略、扩大能源生产和改进运营指导，最终为更可持续的能源未来做出贡献。这项工作对于推动能源领域的创新至关重要，同时也加深了我们对地下微生物动力学和这些独特极端生态系统的理解。地球的地下环境是最大的生物群落之一，但研究最少，部分原因是无法从这些未知深度获取相关生物样本。然而，出于工业动机，人们钻井并收集地下材料，以进行研究合作。随着 DNA/RNA 测序和创新采样方法的进步，科学家现在能够探索难以进入的地质微生物系统中的微生物群落。地下微生物群落已经进化出适应在营养有限、高压和低氧条件下生存的能力，为深层生物圈的生态学、进化和代谢途径提供了见解。最近的研究拓宽了我们对地质环境中微生物多样性和功能的认识，为从天体生物学到环境科学等领域提供了信息。随着我们揭示这些地下群落的代谢网络，我们对微生物遗传学和分类学有了新的认识，为我们不断增长的微生物生命目录贡献了新数据和新多样性。
西弗吉尼亚州地下注射控制（UIC）的联邦公报通知； VI级初选
出版前通知。EPA管理员Michael S. Regan在2024年11月20日签署了以下通知，EPA将其提交在联邦公报（FR）中出版。出于EPA的信息质量指南的目的，本文档并未传播，也不代表机构的决心或政策。尽管我们采取了步骤来确保该文档的互联网版本的准确性，但它不是官方版本。请参阅即将出版的联邦公报出版物中的官方版本，该版本将出现在政府印刷办公室的Govinfo网站（https://www.govinfo.gov/app/app/collection/fr）上。它也将出现在法规中。一旦该文档的官方版本发布在FR中，此版本将被从Internet中删除，并替换为指向官方版本的链接。
碳捕获，利用率和存储中的地下地形空间智能：离岸存储站点选择的机器学习方法
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架，旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起，从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制，以适应不同的数据可访问性和标准的重要性，这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获，利用率和存储相关的项目的优先位置（CCUS）。通过汇总和分析地理空间数据集，该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性，风险控制和环境指南，以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距，从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质，海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性，效率和可扩展性，建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法，例如极端梯度提升（XGBoost），随机森林（RF），多层极限学习机器（MLELM）和深神经网络（DNN），以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中，DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模，功能学习，规模不变性，处理高维数据，端到端学习，转移学习，表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2（确定系数）= 0.9937。
子生物项目：开发和测试方法以监测KARST中的地下生物多样性
1。卢布尔雅那大学，地下生物学实验室（Subbiolab）生物学系，生物技术学院，Kongresni TRG 12，1000，卢布尔雅那，斯洛文尼亚2。埃及洛兰大学（EötvösLorándUniversity）的系统动物学和生态学系，Egyetem Square 1-3，H-1053 Budapest，匈牙利3。“埃米尔·拉西维¸科学学院，生物生物学，进化生物学与生态学，大街F.D. Libre de Bruxelles大学Roo-Sevelt 50，1050，布鲁塞尔，比利时5。生物学与地质学院分类学和生态学系，贝贝斯 - 布洛伊大学，临床5-7，克鲁吉·纳波卡，400006，罗马尼亚6。MuséeNationalD'Histoire Naturelle Luxembourg，Rue Munster 25，2160 Luxembourg，卢森堡7。生活，健康与环境科学系，大学dell'aquilaUniversitádell'aquila
更换燃料计量装置的喷嘴等（用于地下油箱）
提前4天 —— 关于上述内容，我们将在接受“投标和合同指南”、“开放式柜台方法实施指南”和“标准合同等”的合同条款后提交投标报价。 此外，我们公司（我的（个人）