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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。
在浅的地下火星条件下卤素古细菌的生长。 A. Robinson 1,2，S。McQuaig-Ulrich 2，S.M Perl 3 1佛罗里达大学，S
简介：低压微生物学实验是探究努力的重要组成部分，旨在为航天器的前进微生物污染的潜力提供信息，以及寻找Mars上灭绝和现存寿命的迹象（Carrier等人，2020年； Perl等； Perl等。2021a）。开创性的低压微生物工作的工作已证明许多细菌物种能够在低压的火星条件下生长，即降低了微生物（Schwendner＆Schuerger，2020年）。例如，以前的研究对从7 MBAR生长的各种环境样本中分离出了20种低磷脂细菌（Schuerger＆Nicholson，2016）。随之而来的工作开发了低压性的生物体，开发了低压微生物学实验的低压质体性，通过转录组和生理学研究（Fajardo-cavazos等，2018； Schuerger等，2020）。然而，以前的大多数低压微生物学研究都集中在细菌上，重点是行星保护。低压微生物学探索将古细菌融合在一起，重点是寻找灭绝和现存寿命的迹象很少。我们以前发表了第一次尝试从域古细菌中发展出一种低压力条件的方法，代表了火星上定义的地下小境。这项工作记录了模型的卤素古细菌haloferax火山在地下火星条件下约4个月的生存（Robinson＆McQuaig-Ulrich，2022年）。2024）。后续实验揭示了h。volcanii的先前未知的代谢能力，可与火星相关的氧化氧化甲氯酸酯厌氧生长（Robinson等从这项工作中，我们假设，厌氧菌偏爱的化学条件可能会使火山烟草在低压浅的地下火星条件下能够生长。在这里，我们记录了H.火山菌作为卤素古细菌的第一批低皮质耐体。进一步，我们研究了这些卤素生物产生的类胡萝卜素色素如何，这些生物被认为是天文学研究中潜在的生物签名（Perl等人，2021b），是由地下火星条件的生长而实现的。
通过浅层机器学习和深度学习进行建筑热负荷预测 王哲、洪天振、Mary Ann Piette 建筑技术
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个性化机器学习 - 深度学习方法
• An equivalent version of this shallow model in the context of a deep model could be represented as follows: y = ReLU ( x × ω 11 + β 11 ) × ω 21 + ReLU ( x × ω 12 + β 12 ) × ω 22 = ReLU ( x × 1 + 0 ) × ω LR + ReLU ( x × − 1 + 0 ) × − ω LR = ω LR x
利用太阳能热技术利用枯竭的油气储层和利用浅层储层的卡诺电池技术进行地质热能储存 (GeoTES)：预印本
摘要 地质热能存储 (GeoTES) 利用地下储层来存储和调度能源，以满足可以跨越整个季节的特定需求计划。能源输入可以有多种来源/形式；在本文中，我们研究了 1) 结合太阳能热混合和使用枯竭的油气储层的 GeoTES 技术，以及 2) 结合由过剩可再生电力充电的热泵和使用低温浅层储层的 GeoTES 技术。对于每种 GeoTES 技术，我们都会对候选储层进行适用性分析，开发初步的技术经济模型，并通过选定的案例研究验证该模型。本文概述了我们在关注主题上的技术进展，旨在促进 GeoTES 技术在未来能源市场中得到更广泛的接受。
附录I-B调查设备清单
Geophysical survey instruments may include side scan sonar (SSS), multibeam echosounders (MBES), magnetometers/gradiometers, shallow (parametric subbottom) and medium (sparker) penetration single or multi-channel subbottom/seismic profilers, and all support systems (e.g., positioning, motion sensor, compass, sound velocity profiler [SVP]) as以及高分辨率的视觉成像系统（例如，水下摄像头）和被动声监测（PAM）系统。要使用的行业标准调查等级系统包括但不限于以下系统（或同等学历）：
奇兰县跨辖区自然灾害缓解计划
图 13-1。深层滑坡 ...................................................................................................................................... 13-1 图 13-2。浅层崩积滑坡 ............................................................................................................................. 13-1 图 13-3。阶梯式滑坡 ............................................................................................................................. 13-1 图 13-4。大型滑坡 ............................................................................................................................. 13-1 图 13-5。深层滑坡敏感性 ............................................................................................................. 13-5 图 13-6。浅层滑坡敏感性 ............................................................................................................. 13-6 图 13-7。深层滑坡高滑坡敏感性等级的建筑物，按土地利用类型划分............................................................................................................................................................. 13-9 图 13-8。浅层滑坡中度滑坡敏感性等级的建筑物，按土地利用类型划分............................................................................................................................................. 13-9 图 13-9。已绘制的滑坡敏感性等级和全县范围内的关键设施和基础设施............................................................................................................................................. 13-11
智能重组控制器中的故障检测和识别
在下一节中，定义了外国直接投资问题，并确定和讨论了重要的问题和权衡。这是一个系统描述和一些有关要采用方法类型的准则。AI的FDI方法已被概述，并提出了FOI的专家系统体系结构。在失败诊断任务中，对飞行员的认知建模研究为建筑奠定了基础，并表明应使用各种知识和推理的多种知识和推理。例如，我们将需要诸如一般诊断启发式方法之类的浅知识，但是我们还需要从诸如飞机的因果模型之类的深层知识中推理。要处理各种各样的知识表示，我们建议使用一种称为知识表示图（KR图）的图形方法来表示深度和浅层知识。从这个统一的代表中，深度和浅推理之间的接口变得透明，专家系统相对容易代码。使用OPS5专家系统开发工具实施了FOI系统的AI部分，称为“故障检测和识别专家系统”（FDIES），并被行使对多种执行器故障进行诊断。
旧金山滨水区沿海洪水研究，加州综合可行性报告草案和环境影响声明
此次浅层地下水评估利用了最近完成的报告，这些报告估计了现有浅层地下水位的深度和范围、浅层地下水位对海平面上升的响应以及与拟议的沿海防洪替代方案相关的未来地下水定性挑战。介绍了现有和未来地下水条件的描述和假设，海岸线横截面说明了上升地下水、潜在洪水风险降低措施和地下海湾填埋区典型内陆条件之间的预期连通性。这些信息为替代方案的制定和评估提供了定性信息（附录 A：计划制定）。但是，未对未来无项目 (FWOP) 和未来有项目 (FWP) 条件下的地下水影响进行定性评估，也未将其货币化以用于计划选择。
会议计划时间表
Evaluation of the Seismic Response of RC Buildings considering different heights, uplifting, soil properties and seismicity of area Nadia El Abbas , Khamlichi Abdellatif and Mohammed Bezzazi A finite volume method for coupled models of suspended and bed-load transport in shallow water flows Mohammed Frihessane , Ouafae Boulerhcha, Salah Daoudi Investigation of the在存在无X骨的电子和两种阳性离子Eljabiri Zakariae，El Ghani Omar，El Ghani Omar，Driouch Ismael的数值模型中，对反射裂纹的传播在交易中的反射裂纹的繁殖层，khalid nasri nastri nasri nasri nastri nastriri nas nasri paramient optigation n anas nasri nastim nasirip paramient-nastrime nasiral nasigation在隆起，土壤行为和旋转的幅度Nadia El Abbas，Khamlichi Abdellatif和Mohammed Bezzazi