XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System储层
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。
南澳大利亚的碳捕获和存储 咨询指南：使用自然储层在南澳大利亚的存储 南澳大利亚的绿铁与钢战略 澳大利亚繁荣资源 凝胶655 SA氢探索更新发现天2024
像《 2000年能源资源法》下的所有其他受监管的活动一样，必须在提交活动通知进行CCS活动之前，必须制定批准的环境目标声明（SEO）。SEO。SEO必须在指定地点进行指定的活动以及用于评估目标是否实现目标的评估标准时要实现的环境目标。
www.globalscientificjournal.com 在不同储层中使用可生物降解材料的强化采油方法。
*英国爱丁堡亨瑞特瓦特大学可再生能源工程系。邮箱：onyekaekunke@gmail.com。+2347037354280。尼日利亚大学地质系，恩苏卡，尼日利亚。邮箱：stella.nzereogu@unn.edu.ng。尼日利亚十字河科技大学土木工程系。邮箱：Uyanahjoseph@yahoo.com。尼日利亚埃多州贝宁大学石油工程系。邮箱：richards.okiemute@gmail.com。尼日利亚阿比亚州乌穆迪克迈克尔奥克帕拉农业大学电气与电子工程系。邮箱：victorstephenikechukwu24@gmail.com。尼日利亚伊莫州奥韦里联邦理工大学化学工程系。邮箱：enemifechukwu@gmail.com。尼日利亚科吉州伊达联邦理工学院机械工程系。邮箱：magnificientcollins@gmail.com。尼日利亚伊莫州奥韦里联邦理工大学石油工程系。邮箱：paulchadi29@gmail.com。尼日利亚伊莫州奥韦里联邦理工大学化学工程系。邮箱：Ebukamadujibeya@gmail.com。尼日利亚包奇州阿布巴卡尔·塔法瓦·巴勒瓦大学机械工程系。邮箱：pyrufus@gmail.com。
使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
2024年10月在阿曼的复杂储层液体
温泉在Tethyan边缘的原位（授权）二叠纪 - 白垩纪碳酸盐和超推semail ophiolite的接触中很常见（例如Bausher，Rustaq，Nahkl，Rustaq等）。Hamam al Ali的温度为63-66°C。阿曼北部的地热梯度为每公里25-30°C，即这就是您在钻孔或矿井深1公里（〜20°C）深1 km中找到的。春天似乎是由于东方的耶贝尔（Jebels）降雨造成的，通过对流的渗透率降低到1.5 km的深度，然后通过对流升起，沿着推力断层升起并与不受障碍的粘液层接触时溢出。
储层的机械刚度和渗透性 -
摘要我们研究了在野外尺度上逼真的粗糙裂缝的正常刚度和渗透性如何在其闭合期间与渗透阈值相连和进化。我们将方法基于裂缝粗糙度的良好建立的自我植入几何模型，事实证明，这是从实验室到多公斤级尺度的相关代理。我们探索了它对储层尺度开放渠道中断裂孔的影响。我们使用驼鹿/魔像框架在有限元模型上建立了方法，并在256×256×256 m 3的数值流通实验中进行数值直通实验，3花岗岩储层在可变的正常载荷条件下，在可变的正常载荷条件下，该储存在单个，部分密封的裂缝下。Navier -Stokes流动在嵌入的3二维粗断裂中求解，而Darcy流则在周围的毛弹性基质中求解。我们研究裂缝闭合过程中断裂岩系统的机械刚度和流体通透性的演变，包括影响接触表面几何形状（如浅薄的产量）和沉积在粗糙片段开放空间中的裂缝填充物质的机制。在很大程度上观察到的刚度特征与裂缝表面的自我伴侣特性有关。当施加压力梯度的两个正交方向上超过两个正交方向时，可以证明断裂通透性的强各向异性。，我们提出了一项基于物理的定律，以随着渗透性的降低而以指数呈刚度的指数增加形式的僵硬和渗透性的演变。
CEGA水库 - 高渗透条纹和储层异质性的沉积学：对CCS
一般CCS参考艾伯塔省政府。2023。碳捕获，利用和存储。在线网站actalberta.ca。Bachu，S.，Heidug，W。和Zarlenga，F。2005。第5章。地下地质存储。在书中：IPCC有关CO2捕获和隔离的特别报告。（第195-265页）。出版商：剑桥大学出版社。英国地质调查局。2023。碳捕获和存储（CCS），BGS研究。网站资源。Dwivedi，R。2019。什么是碳固存。https：//www.azocleantech。com/com/acrat.aspx？aprentid = 28 Halder，S。2022。揭示了碳捕获和存储的最佳见解。TGS在线文章。Kaplan，L。2023。全球CCUS支出预计到2023年至2030年之间的2560亿美元超过2560亿美元。Rystad Energy。 Kelemen，P.，Benson，S.M。，Pilorge，H.，Psarras，P。和Wilcox，J。 2019。 概述矿物质和地质形成中二氧化碳存储的状态和挑战。 气候期刊的边界1：9，www.frontiersin.org。 国际CCS知识中心。 2020。 一目了然的碳捕获存储。 海报。 CCS知识中心，萨斯喀彻温省Regina。 Lacey，D。2023。 CCS：挑战，机会和需求。 BOE中的文章。 IEA CCUS项目数据库。 2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。 章节。Rystad Energy。Kelemen，P.，Benson，S.M。，Pilorge，H.，Psarras，P。和Wilcox，J。2019。概述矿物质和地质形成中二氧化碳存储的状态和挑战。气候期刊的边界1：9，www.frontiersin.org。国际CCS知识中心。2020。一目了然的碳捕获存储。海报。CCS知识中心，萨斯喀彻温省Regina。Lacey，D。2023。CCS：挑战，机会和需求。BOE中的文章。 IEA CCUS项目数据库。 2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。 章节。BOE中的文章。IEA CCUS项目数据库。2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。章节。地质碳固并作为减轻CO2排放的全球战略：可持续性和环境风险。劳伦斯·伯克利国家实验室，www.osti.gov Robertson，B。和Mousavian，M.2022。碳捕获关键：经验教训。IEEFA（能源，经济学和财务分析研究所）文章。 美国能源部。 1999。 碳固相研究和开发。 报告可在www.ornl.gov/carbon_sepertration/ 上获得IEEFA（能源，经济学和财务分析研究所）文章。美国能源部。1999。碳固相研究和开发。报告可在www.ornl.gov/carbon_sepertration/
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
储层计算-快速准确软测量建模的时间序列预测方法，三菱重工技术评论第61卷第1期（2024年）
在化学工厂和工业工厂中，“软传感器”是一种用于估算无法直接测量的状态量的技术。它们在控制和监控等方面的应用正在不断进步。深度学习技术的最新发展令人瞩目。虽然它们在软传感器中的应用可以实现高精度估算，但问题在于需要更长的训练时间。为了解决这个问题，我们使用“储层计算”构建了一个软传感器，它可以在极短的时间内完成训练，同时保持较高的估算精度。本报告以预测烟气脱硫设备中碳酸钙浓度的案例研究为例，概述了储层计算及其应用。
基于分布的应变感测的储层监测碳固换储层
该项目是由美国能源部国家能源技术实验室资助的部分，部分是通过现场支持合同资助的。美国政府，其任何机构，其任何雇员，支持承包商，或其任何雇员既不对任何信息，设备，产品或程序所披露的任何法律责任或责任，或承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用均不将使用其使用，或者代表其使用不会侵权私人权利。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式参考任何特定的商业产品，流程或服务。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。