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美国科罗拉多州的非常规的水库
图3-这个数字在182 Colorado中提供了顶级CO 2来源，主要CO 2管道和潜在的CO 2存储盆地。科罗拉多州的前8个CO 2来源在2020年按CO 2排放量排名，并通过设施183寿命过滤。其中包括5个天然气植物，2个水泥厂和1个炼油厂（恒星的颜色填充表示位置）。184年度CO 2排放量和操作员的姓名也列出了每个CO 2来源。还显示了科罗拉多州的三个185 CO 2主要管道（深蓝色实心曲线）和潜在的沉积盆地（蓝色破折号曲线）。186 187表2 - 有关科罗拉多州CO 2运输管道的密钥信息。Cortez和Sheep Mountain 188管道都从地下绵羊山和Mcelmo Dome Co 2水库中携带了CO 2到德克萨斯州。189
补充材料“超过常规Pauli限制超过高压CESB 2”
在主手稿中显示的所有高压临界场数据均在沿晶体学C方向上应用的磁场采用，这是针对CESB 2的低压结构定义的。为了检查不同方向的上临界临界场B C 2的各向异性，B C 2（t）也已用压迫层中的压力池安装在压迫层中的侧面确定，以便将finf垂直于c -direction c -direction the -eLD施加到c- dection cypenticular。在34处的超导转变上，在A-B平面中占用的磁场的影响。2 kbar如图1。图1说明了初始斜率b'C2≃30t k - 1，类似于以34的近距离压力在C沿C沿C确定的初始斜率。9 kbar。此外，按临界场上的平面内部超过Pauli限制B Pauli = 0。42 t，但略小于c轴临界场，达到约1。5 t左右。 13 K与C轴关键领域相比，该场在34处。 9 kbar超过1。 5 t左右。 16 K（图 主纸中的3F）。 至少在这种压力下，对于p> p c，反应响应的各向异性似乎是较小的，但是对更大范围的压力进行了进一步的研究，并探索各向异性方向的各向异性正在进行中。5 t左右。13 K与C轴关键领域相比，该场在34处。9 kbar超过1。5 t左右。 16 K（图 主纸中的3F）。 至少在这种压力下，对于p> p c，反应响应的各向异性似乎是较小的，但是对更大范围的压力进行了进一步的研究，并探索各向异性方向的各向异性正在进行中。5 t左右。16 K（图主纸中的3F）。 至少在这种压力下，对于p> p c，反应响应的各向异性似乎是较小的，但是对更大范围的压力进行了进一步的研究，并探索各向异性方向的各向异性正在进行中。主纸中的3F）。至少在这种压力下，对于p> p c，反应响应的各向异性似乎是较小的，但是对更大范围的压力进行了进一步的研究，并探索各向异性方向的各向异性正在进行中。
2022 年 2 月至 2023 年 2 月，俄乌战争期间俄罗斯非常规作战的初步经验教训
2022 年 2 月 24 日，美国全面入侵乌克兰，在世界范围内引起震动，各国纷纷对欧洲大陆再次爆发高强度国与国常规战争作出反应。人们对这场冲突的非常规方面关注较少——然而，这些对于理解俄罗斯的行动和方法至关重要。入侵本身可以看作是俄罗斯对乌克兰发动的长期非常规战役的预期高潮。战争期间的非常规行动往往对俄罗斯连续的胜利理论至关重要，即使其常规部队未能实现战场上的目标。对于那些希望了解俄罗斯的战争方式并为自己的防御吸取教训的人来说，研究冲突的这一非常规方面很重要。1
2022 年 2 月至 2023 年 2 月俄乌战争期间俄罗斯非常规行动的初步教训
2022 年 2 月 24 日，美国全面入侵乌克兰，在世界范围内引起震动，各国纷纷对欧洲大陆再次爆发高强度的国家间常规战争作出反应。这场冲突的非常规方面受到的关注较少，但这些对于理解俄罗斯的行动和方法至关重要。入侵本身可以看作是俄罗斯对乌克兰发动的长期非常规战役的预期高潮。战争期间的非常规行动往往对俄罗斯连续的胜利理论至关重要，即使其常规部队未能实现战场上的目标。对于那些希望了解俄罗斯的战争方式并吸取自身防御教训的人来说，研究冲突的这一非常规方面非常重要。1
针对 RNA 病毒的非常规抗病毒药物的宿主细胞靶标
摘要：最近的 COVID-19 危机凸显了 RNA 病毒的重要性。该组中最突出的成员是 SARS-CoV-2（冠状病毒）、HIV（人类免疫缺陷病毒）、EBOV（埃博拉病毒）、DENV（登革热病毒）、HCV（丙型肝炎病毒）、ZIKV（寨卡病毒）、CHIKV（基孔肯雅病毒）和甲型流感病毒。除了产生逆转录酶的逆转录病毒外，大多数 RNA 病毒都编码 RNA 依赖性 RNA 聚合酶，这些聚合酶不包括分子校对工具，这是这些病毒在宿主细胞中繁殖时具有高突变能力的原因。加上它们能够以不同方式操纵宿主的免疫系统，它们的高突变频率对开发有效和持久的疫苗和/或治疗方法提出了挑战。因此，使用抗病毒靶向剂虽然是抗感染治疗策略的重要组成部分，但可能会导致选择耐药变体。宿主细胞复制和加工机制对于病毒的复制周期至关重要，并引起了人们对针对宿主机制的药物作为治疗病毒感染的治疗替代品的潜在用途的关注。在这篇综述中，我们讨论了具有抗病毒作用的小分子，它们针对许多 RNA 病毒感染周期不同阶段的细胞因子。我们强调重新利用 FDA 批准的具有广谱抗病毒活性的药物。最后，我们假设 ferruginol 类似物 (18-(邻苯二甲酰亚胺-2-基) ferruginol) 是一种潜在的宿主靶向抗病毒药物。
传统软骨肉瘤的非常规治疗方法
摘要：软骨肉瘤是最常见的软骨恶性肿瘤，主要见于成人，临床表现多样。大多数软骨肉瘤影响长骨和骨盆骨的髓管。软骨肉瘤的预后与组织学分级密切相关；然而，分级受观察者间差异的影响。传统软骨肉瘤总体上被认为是化疗和放射耐药的，导致治疗选择有限。大多数晚期传统软骨肉瘤都接受化疗治疗，没有任何生存获益。最近的研究评估了分子遗传学发现，这提高了对软骨肉瘤生物学的理解。迫切需要新的治疗靶点。在这篇综述文章中，我们探讨了正在进行的临床试验，以评估治疗晚期传统软骨肉瘤的新方法。
人工智能与基础材料和石油天然气公司的新兴互动：伊斯兰市场与传统市场的比较
作为人工智能 (AI) 行业的一部分，有许多公司致力于提供硬件以增强人工智能技术在大数据分析中的应用，此外还有从事数据分析、软件、系统软件和人工智能软件的公司。本文研究了人工智能企业与基础材料和石油天然气公司及其伊斯兰市场的分位数连通性和非线性分位数因果关系。正式地，我们考虑两个角度，包括 COVID-19 大流行之前和之后（2018 年 5 月 18 日至 2022 年 6 月 1 日期间）。观察到，在基于人工智能的投资和与基础材料和石油天然气行业相关的公司网络中，人工智能在 COVID-19 时代之前和期间是冲击的净接受者，在正常市场和 COVID-19 影响期间接受冲击的强度高于在上尾和下尾以及 COVID-19 之前。然而，人工智能可以作为伊斯兰市场中石油和天然气相关公司（在新冠肺炎之前和新冠肺炎期间）和传统石油和天然气公司（仅在新冠肺炎期间）的分位数因果。另一方面，伊斯兰和传统的基础材料和石油和天然气业务似乎都是新冠肺炎形势中间分位数中人工智能技术的非线性变异因果。除此之外，资源型市场对人工智能的唯一因果因素是伊斯兰和传统的基础材料公司，这仅在新冠肺炎期间观察到。根据我们的分析，新冠肺炎为提高基础材料和石油天然气公司对人工智能创新的参与度提供了绝佳的机会。因此，基础材料市场可能能够提供硬件和软件基础设施来支持人工智能技术。此外，由于使用人工智能而进入石油和天然气行业的发明可能会对其平均绩效产生重大影响。从这个角度来看，人工智能可以被视为基础材料和石油天然气公司供应链中的战略环节。这些新见解对于人工智能应用程序的开发者、资源政策制定者和管理者以及有兴趣投资新技术的投资者来说有很多启示。
关于研究主题的编辑性表征和工程应用的社论
随着世界上常规的石油和天然气资源的消耗，非常规石油和天然气资源已成为勘探与开发的重点和热点（Li等，2019; Yin等，2020a; Fan.fan等； 2020; Li，20222a）。近年来，在中国已经探索和开发了一系列非常规的石油和天然气资源（例如，砂岩气，页岩气，煤层甲烷和水合物）在中国进行了探索和开发，其中已经对砂岩气和页岩气进行了商业开发（Wu等人，2022222; Xie等，2022）。紧密的砂岩气体是中国最早开发的非常规的气体，在中国的总天然气储量和生产中起着重要作用，总资源约为17.4×10 12 - 25.1×10 12 m 3，其可回收资源约为8.8×10 12-12.1×10 12 M 3（Zou等，2018年）。在过去的十年中，中国在页岩气中取得了显着的探索和发展成就。在四川盆地内外建造了八个页岩气场（例如Fuling，Luzhou，Changning，Weiyuan和Zhaotong）。在2021年，中国的页岩气产量达到230 m 3×10 8 m 3，主要来自较浅的页岩地层。深层页岩气资源（超过3500 m）将是超过80％总资源的长期勘探和开发目标（Li J.等，2022a）。紧密的砂岩和页岩储层具有超低孔隙度和渗透率的特征，并且页岩储层具有最差的物理特性（Li J.等，2022b; Fan.fan et al。，2022）。因此，这种储层的多尺度孔和断裂特征的定量表征对紧密的油气和天然气具有很大的意义。
关于研究主题的编辑性表征和工程应用的社论
近年来，随着常规的石油和天然气资源的耗竭（通常由砂岩，页岩，碳酸盐，碳酸盐，火山岩，火山岩，煤炭，气体水合等代表），非常规的石油和天然气勘探和开发已成为新的热火，成为了新的热率（Yin等，2019a； Yin等，2019b； Yin。 Al。，2022a，2022b；非常规石油和天然气储层的孔隙率较低，渗透率较低，异质性和复杂成岩作用。因此，在不同尺度上的孔和断裂的定量表征已成为高耐高率储层发现的重点和挑战。不同尺寸的毛孔和骨折不仅会影响非常规石油和天然气储层的存储和迁移能力，而且还会对安全钻探和石油和天然气开发计划产生重要影响（Li等，2019; Yin等，2020a; 2020a; Yin et al。，2020b; 2020b; li等，2020; yin and wu，2020; lie，2020; lie and 2020; lie and lie，2020年；本研究主题中的23项研究旨在将不同规模的毛孔和裂缝的定量表征和工程应用汇总到非常规储层中的毛孔和断裂，旨在理解紧密储藏孔和骨折系统的多种方法定量表征的一般目标，并为未来的研究工作提供了一般框架。孔结构的细胞和定量表征的发展是实现紧密储层的有效发展的有效度量（Liu等，2020; Xu and Gao，2020; Xu等，2020）。该主题涵盖了
人工智能技术在非常规领域的应用
提高非常规天然气产量预测速度和准确性是科学高效开发非常规资源的关键。现有的基于传递机制的预测方法对模型进行了假设和简化，难以全面准确地评估产能主控因素，导致产量预测误差较大。本文提出了一种基于人工智能（AI）和数据挖掘技术的非常规天然气井产能预测方法。利用皮尔逊相关系数和灰色关联分析筛选出主控因素，通过训练和比较多种常用的机器学习方法，优选出最佳产量智能预测模型。本文以加拿大阿尔伯塔省致密气田为例，说明该方法的有效性和实用性。