XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System速度模型
空间碎片碰撞的风险评估
对空间基础设施及其快速扩张的日益依赖性需要开发和增强空间碎片和破碎研究的工具。准确预测与卫星分裂相关的风险需要全面了解所涉及的动态。为了满足这一需求，本文中采用了广泛使用的NASA标准分手模型（SBM）来预测破裂事件引起的碎片特征。另外，还引入了一种新方法来确定这些片段的方向，这是SBM直接覆盖的。此外，动态气体理论的原理用于计算碎片和预定的卫星种群之间的总体长期碰撞风险。该结果揭示了SBM在准确模拟某些卫星类型的碎片中的局限性。然而，新实施的片段方向性方法与观察到的数据很好地保持一致，这表明其进行了进一步研究的潜力。同样，风险模型与ESA的主人表现出强烈的对应关系，ESA的主体是一种用于评估碎屑碰撞风险的模型，其偏差可能是由于所使用的影响速度模型不同所致。最后，合并了经过验证的碎片和风险模型，并使用合并模型来分析现实世界中的碎片事件。
QSEEK：一个用于自动地震检测，本地化和表征的数据驱动框架
摘要我们引入了一种数据驱动的方法和软件，用于检测和定位大型地震数据集中的地震。通过结合通过神经网络相拾取器传递的地震阶段到达注释，并通过自适应OCTREE搜索进行波形堆叠，我们也可以自动检测并定位Seis-MIC事件，即使在噪声主导地震数据中也是如此。搜索量的分辨率是地震源位置的迭代精制；该策略促进了有效，快速和准确的搜索。我们提出了一个基于既定框架，fea-turing事件检测层和复杂的3D速度模型以及事件特征提取功能，SutasmomentAndlocomeMentAndlocalMagnitudeCalcalulculationFrompeakeakermotions，提供了一个用户友好且高性能开源软件框架。Weimedsatation特定的校正和特定于源的电台项中的搜索中，以提高位置准确性。我们通过从不同地区和地质环境中的大型地震数据集中提取广泛的地震目录来验证并验证我们的方法：（1）冰岛雷克雅内斯半岛； （2）德国Eifel火山区； （3）犹他州锻造。我们从构造活动，火山群和诱导的微吸毒活性中捕获地震事件，幅度在-1到5。如此精确而完整的地震目录有助于解释和理解原本隐藏的地下过程。
解锁墨西哥旧湾的隐藏潜力，用于碳捕获和储存探索Rachel Collings*，Igor Marino，Adria
Unlocking hidden potential in shallow water Gulf of Mexico legacy data for carbon capture and storage exploration Rachel Collings*, Igor Marino, Adriana Arroyo Acosta, Jack Kinkead, Hugo Medel, Trong Tang, Gabriela Suarez and Brett Sellers, PGS Summary The development of carbon capture and storage (CCS) relies heavily on high-resolution seismic images to characterize both the存储地点及其覆盖层的地质框架。在这项研究中，我们表明，通过应用最新的成像技术，我们可以在墨西哥湾的浅水区域内产生适合表征和驱散地点的结果。对场数据的分析揭示了几何问题，幅度变化以及各种噪声的强污染。为了准备成像的数据，我们部署了全面的小波处理工作流程。为了获得高分辨率速度模型，实现了地震反转工作流。为了达到所需的分辨率，运行了最小二乘的kirchhoff迁移。然而，由于水深度从3-15 m不等，主要反射的近后地震覆盖范围不足以估计浅反射率。相反，使用了具有倍数的成像。传统的Kirchhoff体积具有有限的带宽，并且不会成像任何浅反射率。与倍数的成像揭示了通道网络以及到达水底的浅断层，这对于表征存储复合物的地质框架至关重要，并正确评估了风险。此高分辨率地震数据将允许对该区域的故障框架进行详细映射。在墨西哥湾（GOM）的浅水中引入碳捕获和储存（CCS）正在增加牵引力，作为达到零排放净排放的可行选择。对其发展至关重要的是高分辨率地震图像，以表征目标存储复合物周围的地质框架。表征碳存储位点的容量和遏制是较大CCS价值链的风险分析的一部分。浅水和环境法规导致收购新数据的艰巨成本和复杂性。但是，有大量的老式海洋底电缆（OBC）数据可供重新处理。在这项研究中，我们表明，将最新的技术解决方案和工作流应用于这些老式数据集可以解锁其他价值和信息产生的结果，适合表征碳存储站点的容量和遏制。