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区域地球物理资源变异性对单稳定技术投资组合价值的影响
摘要：仅依靠风和太阳能生成的最低成本电力系统的程式化的宏观尺度能量模型用于评估与连续的美国以及四个地理位置多样化的美国负载载荷区域的不同存储技术的价值。对于连续的美国系统，以当前成本，当仅部署一种存储技术时，氢能存储产生了最低的系统成本，因为其能量容量的成本是所有建模的所有存储技术中最低的。其他假设的存储技术仅在非常低的能源容量成本下比氢（长持续存储）更具竞争力，但它们比相对较高的能量和功率容量成本的锂离子电池（短期存储）更具成本竞争力。在所有调查的负载平衡区域中，包括长期存储在内的最低成本系统具有足够的能量和功率能力，可以满足短期能源和电源存储需求，因此将短期存储添加为第二个存储技术并没有显着降低总系统成本。因此，在依靠风和太阳生成的电力系统中，取决于社会和地理限制，长期存储可能会成本效益提供服务，否则这些服务将由较短的持续时间存储技术提供。关键字：最低成本的电力系统，能源储能技术，风发电，太阳能生成，脱碳化电力系统■简介
不同地球物理方法在探测中的分析...
摘要：这项研究涉及四种地球物理方法的应用和分析（电阻率断层扫描，微重力，磁性，M.A.S.W.）用于在受控场地条件下检测隧道。Resistivity断层扫描为目标和近表面地质形成提供了令人满意的信息。偶极偶极子和杆偶极是检测到的空隙的最合适的阵列，尤其是当后来的前向前和逆转测量值时。耗时且费力的微重力方法适用于隧道的描述。先验信息对于微重力数据的反转是必需的。从表面波的多通道分析中得出的伪部分显示了两个地质层，并成像了浅平滑的异质性，归因于地下目标。但是，由于较低的横向分辨率，目标限制并未很好地定义。由于目标和宿主岩之间的磁化敏感性增加，梯度磁方法可以准确地描述隧道。当目标是当代人制造的结构时，通常会满足这种情况。
对脱碳系统的地球物理限制 - 建立时空不确定性纳入未来的电网计划
审查未来电网的抽象目的的特征是可再生能源的高渗透以支持脱碳过程。然而，这种过渡将进一步将网格暴露于广泛的地球物理力量，例如天气和气候或土地和矿物质的可用性。在这里，我们综合了当前关于地球物理约束与电网计划之间关系的知识。最近的发现我们表明，在数据，方法和建模工具上已经有了有希望的进步，以纳入地球物理约束对需求，资源可用性和网格操作的影响。但是，当前的研究工作通常集中在单个约束的效果上，从而对该问题缺乏更广泛的看法。总结更多的系统特异性和尺度分析是为了更好地了解地球物理力中的时空变异性如何影响网格规划。此外，我们需要更广泛地关注脱碳工作的多部门含义，包括网格管理决策的社会后果。重要的是，所有这些努力都受到现有电源系统模型的计算要求的挑战，这通常限制了我们表征不确定性和规模分析的能力。
整合地球化学和地球物理数据来描述和绘制红土风化层：巴西亚马逊地区的一个例子
摘要 在亚马逊等热带地区，尽管红土覆盖层蕴藏着经济价值的矿物，并且与剥蚀和风化层景观研究有着密切的关系，但尚未得到妥善的测绘。为了整合风化层制图工具，我们整合了地球化学和地球物理数据（航空伽马射线光谱和磁力测量）。生成并应用了区域指数（包括风化强度指数 WII、红土指数 LI 和风化层指数 MI），从而可以识别风化层特性。WII 突出显示了位于海拔 149 至 300 米和 500 至 627 米之间的风化程度较高的区域，这些区域分别与下夷平面和上夷平面相关。LI 批准了 WII，并强调了 Th/K 和 U/K 比值较高的区域，这些区域与红土硬壳有关。LI 和 MI 之间的相关性表明，红土硬壳与镁质和长英质基质有关，尤其是在海拔 300 米以下，这证实了地球化学数据。所有这些结果都导致将以前被认为是沉积物的区域重新解释为与氧化土和红土硬壳相关的残留物，这使我们能够提出，风化层测绘技术和模型生成（风化强度和红土指数）具有良好的可靠性。
地球物理方法减轻城市环境中地热项目发现的风险：挑战和机遇
要有效地将供暖部门脱碳，必须适应常规勘探技术，以满足城市环境的特定技术要求和地质环境。该研讨会旨在将探索专家和潜在地热操作员汇集在一起，以展示需求和选择，对城市地热探索的成功案例研究，并确定未开发地区面临的挑战。结果应有助于适应加速加热部门转化的标准地球物理探索策略。
通过地球物理和空间数据进行的综合分析，以确定Bawean Island上Kepuhlegundi温泉的形成
摘要：Bawean岛是位于爪哇岛北侧的后弧火山区火山活动的结果。bawean岛是由于地质结构在Meratus模式中由古近菜单构造线控制的。地幔撕裂导致了Bawean弧的形成。Kepuhlegundi温泉是Bawean Island上火山产品的组成部分。为了更详细地分析温泉的形成，我们进行了磁方法测量，并将数据与重力卫星和断层断裂密度（FFD）方法整合在一起。这三种方法用于确定温泉周围映射的地质结构的连续性。FFD方法可用于绘制温泉的弱区，这是由周围的谱系引起的。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。基于区域异常分析，频谱分析表明该结构位于15至80米的浅深度。每种方法中的图形显示在东北西北方向上的主要方向，这与Meratus结构模式的方向相对应。kepuhlegundi温泉，使热流体以含水层流经裂缝。
使用 GEOTEM® 调查在艾伯塔省卡尔加里北部进行航空电磁和磁性地球物理数据收集的概述
不可避免地，ECC 未来的地下水使用将对现有的含水层系统造成额外压力。因此，重新评估以前绘制的含水层、潜在地定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型，因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中，例如 ECC，人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩之间的水力通道了解甚少，因此需要对冰川沉积物和基岩进行连续高分辨率地质测绘，以更好地理解和说明地质地层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模，从而有助于建立更好的 ECC 水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石，例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是，该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架，从而改善水管理决策。
美国地球物理联合会秋季会议 2024 年 12 月 9 日至 13 日，华盛顿特区 俄克拉荷马大学
• 2024 年 12 月 11 日，星期三 • 16:00 – 17:30 • 103 AB（会议中心）A31B 云和降水过程的进展：整合观测、建模和理论 I 海报 Yongjie Huang 博士，博士，俄克拉荷马大学诺曼校区，风暴分析和预测中心 (CAPS)，诺曼，美国，Chunsong Lu，南京信息科学技术大学 (NUIST)，南京，中国，Peng Wu，太平洋西北国家实验室，里奇兰，华盛顿州，美国，Xiaojian Zheng，阿贡国家实验室，阿贡，美国，Yi Huang，墨尔本大学，地理、地球与大气科学学院和 ARC 气候极端事件卓越中心，墨尔本，澳大利亚，Yangang Liu，布鲁克海文国家实验室，纽约州厄普顿，美国，Timothy Logan，德克萨斯 A&M 大学，大学城，美国，Greg M McFarquhar，美国俄克拉荷马大学恶劣天气和高影响天气研究与运行合作研究所，美国博尔德国家海洋和大气管理局 (NOAA) 化学科学实验室，张建豪，中国北京大学大气与海洋科学系，田晶晶，美国华盛顿州里奇兰太平洋西北国家实验室大气研究与测量系 会议提案
使用地球物理日志的机器学习辅助岩性预测：Cambay Basin的案例研究
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数，在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习（ML）技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术，例如支持向量机（SVM），ARTI B CIAL神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（KNN），用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证（CV）方法优化了ML模型的超参数，如ConfusionMatrix评估，auctreceiver操作特性曲线（AUC），精度，召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数，其中有四个已知的杰出岩性（class-a，class-b，class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class）。分别从混淆矩阵中分别为KNN，SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型，分别以85.4％，87.0和88.9％的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此，每个模型从评估参数中的准确性表明，对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型，以更好地实现和验证，以更好地实现和建模岩性。除此之外，接收器手术特征（ROC）还表明，每种岩性的曲线下的整体面积大于90％，其他评估参数（例如精度，回忆和F1得分）的准确性大于84％，除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。
社论：动态地质灾害的评估、预测与防治：地球物理方法与数值模式的进展与应用
准确评估地下地质条件对于地下能源资源的可持续管理至关重要。随着浅层储量枯竭导致能源勘探向更深的深度延伸，地质变形的复杂性也随之增加。为了应对这些挑战，人们一直在努力将各种地球物理、岩土工程和地质调查与分析和数值模型相结合，但由于地下非均匀性、流变性质变化和复杂的应力状态，理解变形机制仍然十分困难。虽然在测量技术和先进建模方面取得了重大进展，但仍然迫切需要将数据和精确的地质模型结合起来，从而增强与地下挖掘和资源开采相关的变形的量化。这种综合方法对于管理带来巨大社会风险的不确定地质条件至关重要（Khan 等人，2021 年；Khan 等人，2022 年）。尽管地球物理技术已应用于动态地质灾害的监测和预警，但由于信息识别、数据挖掘和处理方面的限制，灾害风险的精确识别和分类仍然具有挑战性。有效预防和控制动态地质灾害需要快速动态监测、多维智能分析和综合预警策略。为此，本研究主题的目标是通过创新的地球物理工作流程、智能方法和数值建模技术展示评估、预测和预防动态地质灾害的最新进展。探索创新理论、方法和技术，以