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使用响应表面方法
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1211使用低成分的碳质催化剂在废物食用油热解中优化能量转化，使用响应表面方法论warintorn banchapattanasakda，1频道的aveSanupap 2，* wastikunapap santikunappap santikunap the contractry santikunaporn santantikunaporn santantikunap the contractry santikunaporn offactikan santikunap the contractry santantikunap and*食用油（WCO）使用响应表面方法（RSM）通过活性碳（AC）通过热解进入生物油。采用了中央复合设计来建模反应温度，AC与WCO比和Brauer-Emmett-Teller（BET）表面积之间的关系，及其对生物油产量和能量转化的影响。方差分析将反应温度识别为最具影响力的因素。发现最大能量转化率的最佳条件（93.41％）为425°C的温度，AC与WCO比为1:40，BET表面积为758 m 2 /g。相反，在BET表面积为1000 m 2 /g的条件下，能量转化为88.14％，这是实验中观察到的最高能量转化率。在这种情况下，生物油包含超过40％的柴油样化合物。然而，由于其高酸值，生物油在未经进一步处理的情况下无法直接使用。
无花果籽油对糖尿病神经病变的神经保护作用：针对 Wistar 大鼠的临床前研究
目的：探索治疗糖尿病神经病变 (DN) 的新方法至关重要，而无花果籽油 (FCSO) 因其富含脂肪酸、酚类物质、抗氧化剂和抗炎化合物而成为一种有前途的候选药物。本研究旨在研究 FCSO 治疗对 DN 进展的影响。材料和方法：成年雄性 Wistar 大鼠被随机分配到对照组、未治疗的糖尿病组和 FCSO 治疗的糖尿病组。通过单次腹膜内注射链脲佐菌素 (STZ) 诱发糖尿病，剂量为 50 mg/kg，通过高血糖 (>250 mg/dL) 确认。治疗组以 4 mL/kg/天的剂量口服 FCSO，持续 5 周。在治疗开始和结束时监测血糖，而在研究终点评估胰岛素和糖化血红蛋白 (HbA1c)。在治疗的第 3 周和第 5 周进行热板试验。进行坐骨神经电生理学检查，然后进行炎症和氧化应激标志物的生化分析。结果：糖尿病导致血糖和糖化血红蛋白水平升高，胰岛素水平降低，表明患有糖尿病。观察到氧化应激和炎症增加，同时痛觉反应和神经传导速度降低，表明 DN 进展。然而，FCSO 治疗减轻了这些影响，将标志物恢复到与正常对照组相当的水平。结论：早期干预 FCSO 似乎可以抵消导致 DN 的机制，发挥神经保护和预防作用。这些发现强调了 FCSO 的治疗潜力，并强调了其作为 DN 的有希望的治疗方法的作用。关键词：糖尿病神经病变、无花果籽油、神经传导、神经炎症痛觉、氧化应激。
石油和天然气中的预测分析和生成AI
摘要 - 如今，通过分析预测和生成AI，整个石油和天然气行业的数字化转型时代。这些复杂的技术正在逐渐被用来优化影响井结构的关键问题，其中包括井眼稳定性，危险识别和决策。这是因为预测分析使操作员有可能预测问题的发生并经常保护设备以减少故障的发生率，从而使安全性成为设备的基本方面。另一方面，生成的AI模仿了实际的生活场景，从而了解了对最佳钻探，生产和维护策略的了解。总体而言，指定的技术提供了相当大的优势：提高运营效率，降低成本和安全性。但是，需要解决一组问题以实现集成：数据质量问题，网络安全问题以及培训员工新技能的需求。本文讨论了石油和天然气行业中预测分析和生成AI的可能性，优势，困难和未来及其变革和价值产生的机会。索引术语 - 预测分析，生成AI，石油和天然气行业，井眼稳定性，危害检测，数字转换
尼日尔三角洲的手工原油精炼
手工炼油，在当地俗语中通常称为“kpo-fire”，包括煮沸原油并收集产生的烟雾，这些烟雾在储罐中冷凝，并在当地用于照明、燃料和运输目的 [6]。临时酿酒厂使用明火加热，燃料是倒入地下坑中的原油。随着石油燃烧，其中一些会渗入土壤，可能污染地下蓄水层 [7]。炼油过程会产生浓密的烟尘和气态化合物，这些烟尘和气态化合物与未加工部分一起释放到环境中。炼油过程中会产生大量空气污染物，如炭黑和烟尘，主要含有多环芳烃 (PAH) [8-10]。这些污染物对环境和健康构成重大风险
2024 年第三季度石油和天然气市场动态
上游：与 (i) 前三个季度以及 (ii) 历史平均水平相比，2024 年第三季度全球并购与收购活动大幅放缓。上游并购与收购价值总计约 120 亿美元。值得注意的交易包括 Devon Energy 以 50 亿美元收购 Grayson Mill Energy 在巴肯盆地的资产；Hilcorp 以 9.5 亿美元从 APA Corp. 收购部分二叠纪盆地资产；Viper Energy（Diamondback Energy 的子公司）以约 11 亿美元收购 Tumbleweed Royalties；PRIO Oil & Gas 以 19.2 亿美元从中化集团收购巴西 Peregrino 油田 40% 的股份；RAC 收购 Tethys 等。
预测全球石油需求：机器学习技术的应用
这项研究介绍了一种新颖的方法来通过整合机器学习（ML）技术来预测全球石油需求，以预测七个精制石油产品和七个关键区域的消耗。通过汇总这些预测，我们对全球需求趋势提供了全面的看法。本文研究了ML模型在提供强大而准确的需求预测方面的功效。它还提供了一个透明且可重复的过程来预测石油需求。进行了极端梯度增强（XGBoost）模型与时间序列预测（N-HITS）模型的神经层次插值之间的比较，以确定哪种更准确的模型可以预测需求。我们的比较分析表明N-HIT的性能更好。全球石油需求预测的准确性对于经济计划和政策制定至关重要。
地缘政治油价风险与经济波动
摘要 本文通过同时模拟灾难、石油储存以及全球经济中石油价格和宏观经济不确定性的内生决定因素带来的下行风险，研究了石油市场时变地缘政治风险的一般均衡效应。尽管石油市场的地缘政治事件引起了人们的关注，但我们发现地缘政治油价风险并不是全球宏观经济波动的主要驱动因素。即使考虑到全球石油产量史无前例地下降 20% 的可能性，这种灾难发生的概率也需要大幅增加才能造成相当大的衰退影响。关键词：地缘政治风险、宏观经济风险、时变不确定性、罕见灾害、石油、内生性、冲击传播、经济波动、预防性储蓄、库存 JEL 分类：E13、E22、E32、Q43
指令 065：石油和天然气储层的资源应用
AER 无权免除遵守或更改区域计划下有关土地面积或土地使用的任何限制、约束或要求。希望寻求此类救济的申请人必须直接向根据《阿尔伯塔土地管理法》设立的阿尔伯塔土地使用秘书处提出申请。土地管理部长可根据申请和命令更改区域计划的要求。有关更多信息，请致电 780-644-7972 或发送电子邮件至 LUF@gov.ab.ca 联系阿尔伯塔土地使用秘书处。有关上述要求的更多信息，请参阅公告 2014-28：区域计划边界内活动的申请要求或发送电子邮件至 regional.plans@aer.ca。本公告撤销并取代了公告 2012-22：位于下阿萨巴斯卡区域计划边界内或附近的活动的批准申请程序，该公告是有关 AER 遵守《阿尔伯塔土地管理法》批准的区域计划的早期公告。
使用Yolov4和RGB-D
摘要。松散的棕榈果（LPF）是一种油棕果，已从其堆中成熟并掉落，含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效，因为它们需要人类的控制和监督。常规方法，例如机械和滚筒型LPF收集器，由于LPF散布在广泛的人工林上，因此效率低下。因此，必须使用自主LPF检测系统。但是，基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰，而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外，使用图像深度（RGB-D）准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野，LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统（ROS）中，以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74％的平均准确性（MAP@IOU 0.5），平均损失为0.124，检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定，算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米，而Y坐标的差异仅为1.80厘米。