XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemreservoir
从Gene Wash水库中吃鱼的信息（San ...
oehha由于在这种水体捕获的鱼中发现的汞和硒而开发了吉恩洗库的咨询。Gene Wash Reservoir位于圣贝纳迪诺县的加利福尼亚 - 阿里佐纳边境附近。此咨询是Oehha持续努力的一部分，为来自不同加利福尼亚水体的鱼提供安全的建议。
用于疟原虫的杂种传输模型，占超级感染，免疫力和催眠液储层
摘要疟疾是一种媒介传播的疾病，在全球南部造成了严重的损失。疟原虫的流行病学是人类疟疾的地理膨胀剂，其特征是被称为催眠症的休眠寄生虫储层的应计。复发是由催眠岩激活事件引起的，包括大多数血液阶段感染负担，对免疫的获得和超感染的分布产生影响。在这里，我们构建了一个新型模型，用于促进疟原虫的传播，该模型同时说明了催眠岩储层的应计，（血液阶段）超级感染和对免疫性的获取。我们首先使用有限的服务器排队网络模型来表征宿主内部动力学作为蚊子到人类传输强度的函数，从而扩展了我们以前的模型以捕获离散的免疫力水平。为了模拟传播阻滞和抗异酶免疫，我们允许在成功的人类到 - 摩斯高质传播和症状血液阶段感染作为这种免疫力水平的各个概率中的几何衰减。在混合近似情况下（概率内部分布）被视为预期的人群水平比例 - 我们将伴侣寄主和向量动力学恢复与Ross-Macdonald理论一致的降低隔室模型。然后，我们对此隔室模型进行稳态分析，该模型由在主机内级别得出的（分析）分布。为了表征瞬态动力学，我们得出了一个简化的IntegrodiventionTequations的系统，同样由主机内排队网络告知，从而使我们能够为各种
监测耗尽气体储层中的CO注入...
Agersborg，R。等[2017]密度变化和储层压实，可从原位校准的4D重力和在海底测量的4D重力和沉降：SPE年度技术会议和展览，扩展摘要，PSE-187224-ms。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
枯竭气藏储能发展及技术现状
摘要 枯竭油气藏应用储能技术，可提高产能的同时降低发电成本，是实现“碳达峰—碳中和”与“地下资源利用”协同发展的最佳途径之一。从压缩空气储能（CAES）技术发展入手，综述了枯竭油气藏CAES的选址、储层动态封闭性演化机理、高流量CAES及注入技术等。重点分析了CAES项目特点、关键设备、储层建设、应用场景及成本分析，梳理了CAES技术关键点及存在的难点，提出了CAES技术的发展趋势，展望了未来的发展路径，旨在为枯竭油气藏CAES项目研究提供参考。
枯竭地下碳氢化合物储层中的氢气储存和地质甲烷化
将电转气工艺与地下天然气储存相结合，可以有效地储存多余的电力以备后用。枯竭的碳氢化合物储层可以用作储存设施，但在这种地点储存氢气的实际经验有限。这里我们展示了一项现场试验的数据，该试验在枯竭的碳氢化合物储层中储存了 119,353 立方米的氢气与天然气混合。285 天后，氢气回收率为 84.3%，表明该工艺的技术可行性。此外，我们报告称微生物介导了氢气向甲烷的转化。在研究模拟真实储层的中观宇宙的实验室实验中，氢气和二氧化碳在 357 天内的 14 个周期内可重复地转化为甲烷（0.26 mmol l −1 h −1 的释放速率）。理论上，这个速率允许在测试储层中每年生产 114,648 立方米的甲烷（相当于 ~1.08 GWh）。我们的研究证明了氢存储的效率以及在枯竭的碳氢化合物储层中进行地质甲烷化的重要性。
南澳大利亚的碳捕获和存储
根据《 PGE法》的被许可人利用南澳大利亚州的天然水库存储进口的二氧化碳。在注射开始后的第一年，被许可人在天然储层中存储了100万吨二氧化碳。在一年中，被许可人测量的自然储层的平均压力和温度分别为100 bar和120摄氏度。基于压力和温度，被许可人计算出注射二氧化碳的平均密度为167.31千克每立方米。基于密度，被许可人计算用于存储二氧化碳的天然储层的总体积为5,976,929立方米。因此，存储第一年计算的租金数量为：
压缩作为量子库计算中时间序列处理的资源
摘要：众所周知，压缩是计量学、密码学和计算领域许多应用中的量子资源，与多模环境中的纠缠有关。在这项工作中，我们讨论了压缩在时间序列处理的神经形态机器学习中的影响。具体来说，我们考虑了一种基于循环的光子结构用于储层计算，并讨论了压缩在储层中的影响，考虑了具有主动和被动耦合项的哈密顿量。有趣的是，考虑到实验噪声，当从理想模型转向现实模型时，压缩对量子储层计算既有害又有益。我们证明多模压缩增强了其可访问内存，从而提高了几个基准时间任务的性能。这种改进的起源可以追溯到储层对读出噪声的鲁棒性，而压缩可以提高读出噪声的鲁棒性。
双孔隙度地热储层中的耦合热 - 氢化机械过程的组成型和数值建模
重复使用本文是根据创意共享属性 - 非商业 - 诺迪维斯（CC BY-NC-ND）许可证的条款分发的。此许可只允许您下载此工作并与他人共享，只要您归功于作者，但是您不能以任何方式更改文章或商业使用。此处的更多信息和许可证的完整条款：https：//creativecommons.org/licenses/