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可再生能源为矿产勘探让路
AMEC 首席执行官沃伦·皮尔斯 (Warren Pearce) 表示：“可再生能源项目对勘探活动的影响越来越大，这让矿产勘探者越来越担心，其影响深远。这对全国的 AMEC 成员来说都是一个重大问题，很高兴看到新南威尔士州率先解决这个问题。”
人工智能/机器学习支持地下探索和生产
在自动化和效率方面，机器学习可以简化大型数据集的处理，例如地震调查和井日志的处理，从而大大减少了分析所需的时间。同时，AI系统可以在钻井过程中提供实时监控和决策支持，从而提高安全性和生产力。需要克服哪些挑战来整合地质和地球物理解释信息，以及Aspentech提出了什么ML解决方案？整合地质和地球物理解释信息涉及几个挑战。执行储层表征时，
能力感知的任务分配和团队形成分析复杂环境的合作探索
摘要 - 为了实现复杂的现实世界利用任务的自主权，我们考虑为具有异质自治能力的机器人团队的部署策略。在这项工作中，我们制定了一个多机器人勘探任务，并计算一项操作政策，以维持机器人团队的生产率并最大程度地提高任务奖励。环境描述，机器人能力和任务结果被建模为马尔可夫决策过程（MDP）。我们还包括实地世界操作中的限制，例如传感器故障，有限的沟通覆盖范围和移动性压力元素。然后，我们在DARPA地下（Subt）挑战的背景下研究了现实情况下提出的操作模型。在SubT挑战的最终竞争中，计算出的部署政策还与基于人类的操作策略进行了比较。最后，使用拟议的模型，我们讨论了建立具有异质功能的多机器人团队的设计权衡。
FAQ申请矿物勘探许可证
在亚利桑那州立信托土地上申请矿产勘探许可证，亚利桑那州土地部（部门）鼓励所有潜在申请人在申请矿产勘探许可证（MEP）之前审查这些常见问题（FAQ）。常见问题解答仅旨在提供指导，并且不打算提供法律或技术建议。可以安排与部门开会，以回答有关申请MEP的问题。1。为什么要申请MEP？发行MEP储备了MEP涵盖的州信托土地（STL）内的地下矿产的独家矿产勘探权，并批准了从其他STL的批准路线上进入STL的Incress and Egress，并提供了跨越其他STL的途径，并提供了申请并获得对主题STL的矿产租赁的专有权。
太空探索与航空研究基金（SEARF）
• 请在每个部分中提供所有要求的信息。 • 如果无法回复，请回答“N/A”。 • 允许使用电子签名。 • 我们感谢您的回答准确而全面，这将避免处理延误。 • 除非另有说明，否则不需要附件和附加页面。 • TSC 工作人员将使用提供的详细信息制定绩效文件或授权协议。 • TSC 工作人员将在必要时要求提供补充信息。 • TSC 工作人员将确定完整性，并且不会审查不完整的提交内容。 • 此表格可能会被修改。如果在申请完成之前修改了表格，TSC 工作人员将要求提供任何必要的附加信息。 • 支持信、科学文章、研究团队出版物和其他支持文件将被接受，但不是必需的。
勘探工作流程的初始屏幕存储潜力的初始屏幕/密封对扬声器：Andrew Mangeon-Fairweather，总能量
勘探工作流程的初始屏幕存储潜力的勘探工作流程扬声器：Andrew Mangeon-Fairweather，总能量摘要：世界各地的气候和能源政策已将碳存储确定为实现净零野心的关键技术。为了实现目标，必须在盐水含水层和耗尽的田间中存储碳。此处介绍的勘探工作流的目的是在盆地尺度上对盐水含水层/密封对的碳存储潜力进行初始筛选。含水层/密封对的选择标准包括横向和垂直含水层延伸，能够维持注射的岩石物理特性，高质量的覆盖密封地层，足够的埋葬以确保作为密集相流体的存储以及没有明显的过度压力。使用经典石油系统评估数据评估含水层和密封对的地质特征，并补充了机械分析，以限制断裂闭合压力（FCP），基质可压缩性和水的压缩性。在最初的筛选过程中，收集和分析了最终井文，地震数据和流体数据。采用了专门设计的分析求解器（Thibeau s和Adler F.开放式盐水含水层CO2存储的压力衍生的存储效率，地球仪2022-003，第1卷（2023）），它考虑了各种输入参数并运行Monte carlo分析以输出一个站点P90-P50-P50-P50-P50-P10范围。对存储机会的评估是基于可以存储的数量，相关的地质风险及其战略性的。bio：与此工作流相关的风险包括使用假设和/或缺少细节，这些细节可能会对初始快速效果产生重大影响（正或负面）。为了确保筛选结果的准确性和可靠性，在最早的阶段确定了影响结果的关键因素。以减少影响顺序评估每个参数，以确定含水层/密封对是否合适的体积并保证注射率。如果含水层/密封对在初次筛选后仍然是感兴趣的，则触发更详尽的评估，该评估更详细地考虑了每个方面，并且可能包括其他工作流程，例如详细的沉积物体扩展限制的映射。许多例子，特别是在北海，证明了这种方法的成功。它有助于在各种碳存储回合中提供的高级许可证，从而减少了要评估的许可证数量，并导致了在挪威和丹麦捕获有吸引力的土地。
CCS JX Nippon石油和天然气勘探的业务策略
支持具有模型潜力的高级CCS项目，旨在在2030年到2030年获得6至1200万吨的年度存储空间【支持业务领导的项目，旨在在2030年开始运营，并在以下工作进行工作•通过创建CO2的co2捕获来源的co2捕获来源和库2库的库2库的库2库的成本降低•实现了无效的成本范围•在范围内降低了计划•
CADRE 月球技术演示中的多智能体自主太空探索
摘要 — CADRE（合作式自主分布式机器人探索）是一项月球技术演示任务，由三辆探测车和一个基站组成的团队进行多智能体自主探索。该任务计划于 2024 年作为 IM-3 任务的 CLPS（商业月球有效载荷服务）载荷降落在月球的雷纳伽马地区。CADRE 的目标是演示一组自主探测车如何仅接收来自地球的高级任务，自主探索月球表面的某个区域，并与多静态探地雷达协调进行分布式测量。我们设想，多智能体自主将使未来的任务能够解决月球、火星及其他地方的行星科学中迄今未解答的问题。在本文中，我们描述了为 CADRE 开发的自主架构，包括多智能体协调和单智能体驾驶表面移动性，并讨论了导致选择这种架构的要求和限制。
嵌入式 SoC 架构实时最优控制的设计空间探索
摘要 — 使资源有限的机器人能够执行计算密集型任务（例如移动和操作）是一项挑战。本项目提供了全面的设计空间探索，以确定适合基于模型的控制算法的最佳硬件计算架构。我们对通用标量、矢量处理器和专用加速器中的代表性架构设计进行了分析和优化。具体来说，我们使用内核级基准和端到端代表性机器人工作负载来比较标量 CPU、矢量机和领域专用加速器。我们的探索提供了定量的性能、面积和利用率比较，并分析了这些具有代表性的不同架构设计之间的权衡。我们证明架构修改、软件和系统优化可以缓解瓶颈并提高利用率。最后，我们提出了一种代码生成流程，以简化将机器人工作负载映射到专用架构的工程工作。