在初始勘探阶段,向勘探行业和潜在投资者提供可靠的地质和资源数据(包括竞争前数据和历史公司数据)对于取得初步成功至关重要,并决定了进入勘探和资源开发周期下一阶段的可行性。由于矿产开发是一项高风险业务,因此在勘探阶段(即生成、初步勘探和评估)所做的所有工作都将特别侧重于收集更多信息,随着投资的增加,风险将逐步降低。
WorldView-3 于 2014 年发射,是一个由 DigitalGlobe(现为 Maxar Technologies)开发、Ball Aerospace & Technologies 建造的卫星星座。WorldView-3 遥感平台部分设计用于地质勘探。其单一全色 (pan) 光谱带用于快速收集高分辨率图像,这对于捕捉清晰的图像细节(30 厘米/12 英寸像素分辨率)特别有用。可见光和近红外 (VNIR) 系统收集八个高分辨率(1.2 米/4 英尺,1 英寸像素分辨率)多光谱带,主要用于铁矿物、稀土元素、植被健康以及沿海和土地利用应用。全色和 VNIR 系统由八个短波红外 (SWIR) 波段(3.7 米/12 英尺,2 英寸像素分辨率)补充,用于测量和绘制粘土矿物,以及一个称为 CAVIS(云、气溶胶、蒸汽、冰和雪)的大气传感器,该传感器带有另外 12 个光谱波段。CAVIS 波段可对图像进行非常精确的大气校正,以消除云、气溶胶、蒸汽、冰和雪的影响。
•安装新的道格拉斯CCS平台,以替换现有的道格拉斯进程平台,以从陆上POA终端接收CO 2,并分发CO 2到汉密尔顿Main,Hamilton North和Lennox Wellhead平台; •使用现有的汉密尔顿主,汉密尔顿北部和伦诺克斯水库以注入109吨Co 2的CO 2用于永久地质存储。•钻孔和重新完成注入和监测井的侧面跟踪现有生产井。•安装新的管道部分,以将新的道格拉斯CCS平台和现有的海底天然气管道连接起来。•在汉密尔顿主,汉密尔顿北部和Lennox Wellhead平台上安装新的顶部。•安装两条潜艇33KV电源电缆,并具有从POA终端陆上到修改的Douglas平台的集成纤维光线连接,以及与三个卫星平台的连接。
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南非南部和东部沿海地区的气候从西开普省的地中海冬季(5 月至 8 月)降雨气候(开普敦和阿古拉斯之间)过渡到该国东部夸祖鲁-纳塔尔省的亚热带夏季(11 月至 2 月)降雨气候。南海岸介于两个极端之间,从西部的冬季降雨(4 月至 10 月)过渡到东部的全年降雨模式,春季达到高峰(参见图 7-2)。该地区的降雨是由亚热带高压带在冬季向北和夏季向南移动约 6 个纬度所驱动的。这使得中纬度系统在冬季向北延伸,热带温带系统在夏季向南延伸,两者都延伸到南开普省(van Zyl 2003)。
摘要 - 到目前为止,行星表面探索取决于各种移动机器人平台。这些移动机器人在复杂地形中的自主导航和决策在很大程度上依赖于他们的地形感知,本地化和映射功能。在本文中,我们释放了尾巴数据集,这是行星勘探机器人可变形的颗粒环境中的新挑战性数据集,这是我们先前工作的扩展,即尾部(Terrain-Terrain-Terrain-Iake Modi-Modal)数据集。我们在海滩上进行了实地实验,这些海滩被认为是多种沙质地形的行星表面模拟环境。在尾部加数据集中,我们提供了更多带有多个循环的序列,并从白天到晚上扩展场景。从模块化设计中受益于我们的传感器套件,我们使用轮子和四倍的机器人进行数据收集。传感器包括一个3D激光雷达,三个向下的RGB-D摄像头,一对全球式彩色摄像机,可用作前瞻性立体声摄像头,RTK-GPS设备和额外的IMU。我们的数据集旨在帮助研究人员在非结构化的,可变形的颗粒状地形中开发多传感器的同时定位和映射(SLAM)算法。我们的数据集和补充材料将在https://tailrobot.github.io/上找到。
•该药物没有足够的证据表明比其他生物学和靶向合成疾病改良的抗疾病药物(DMARDS)的优势,目前已偿还了对中等活性的类风湿关节炎的治疗。•根据经济考虑和提交的产品价格,该药物没有成本效益,也没有提供最佳价值。•CDEC建议upadacitinib的药物计划成本不超过成本最低的生物学或靶向合成-DMARD的药物计划成本,以治疗中度至重度类风湿关节炎。•PAN-Canadian Pharmaceutical Alliance(PCPA)与制造商有关该产品的谈判;但是,没有实现足够的价值。其他
根据2022年S&P全球市场情报报告,在2022年,非有产金属的总探索支出为2022年的130.8亿美元,同比增长了16.1%和70,008钻孔。对黄金的投资是最高的,预算为69.2亿美元,占支出总份额的53%。铜在美国,加拿大和澳大利亚的27.9亿美元的支出中排名第二。6.12亿美元在镍上的支出主要在澳大利亚和加拿大。以4.67亿美元的价格,锂的支出是自2010年以来最高的(图1)。
[20] A. Malek、S. Suriadi 和 K. Saddami,“使用人工神经网络进行风力发电估算的中期风速预测(案例研究:萨邦市)”,J. Serambi Eng. , 第卷8,没有。 3,页6078–6087,2023,doi:10.32672/jse.v8i3.6010。