第 A209-A213 页列出的国家对此处报告的结果做出了重大的财政贡献。在简短的技术论文(第 B-D 章)和合作发表的论文中,适当时会注明这些国家,但通常不会在 A 章的摘要陈述中注明。但是,如果摘要陈述是与调查之外的同事合作的结果,则同事的当前组织(例如大学)会在正文中紧跟其姓名后的括号中注明。
有效的矿物前景映射(MPM)依赖于机器学习(ML)模型从地球物理数据中提取有意义模式的能力。然而,在矿物探索中,与整体地质景观相比,鉴定矿藏的存在通常是罕见的事件。这种稀有性导致了高度不平衡的数据集,其中积极实例(矿化样品)的频率大大低于负面实例(非矿化样品)。不平衡的数据可能会使ML模型偏向多数类,从而导致对主要兴趣的少数类别(矿化样本)的预测不准确。为了应对这一挑战,我们在这项研究中提出了两级方法。在数据级别上,我们采用了在培训数据集上运行的不平衡数据处理技术并更改类分布。在算法级别上,我们调整了模型的决策阈值,以平衡误报和假否定性之间的交易。实验结果是根据芬兰拉普兰的地球物理数据收集的。数据集表现出明显的类别不平衡,包括17个正样本与1个。84×10 6负样本。我们研究了处理不平衡数据对四个ML模型的性能的影响,包括多层感知器(MLP),随机森林(RF),决策树(DT)和逻辑回归(LR)。从结果来看,我们发现MLP模型实现了最佳的总体表现,使用合成少数民族过采样方法,平衡数据的总准确度为97.13%。随机森林和DT也表现良好,精度分别为88.34%和89.35%。这项工作的实施方法是在QGI中集成为新工具包,称为MPM的EIS工具包1。
GSI 一直使用其固定翼双水獭机载勘测系统 (TOASS) 对选定的优先区块进行区域至半区域航空地球物理勘测。然而,多年来人们逐渐意识到,与许多发达国家和众多发展中国家相比,印度的国家航空地球物理覆盖范围严重滞后,这些国家包括澳大利亚、加拿大、英国、爱尔兰、芬兰、科索沃、坦桑尼亚、马拉维、尼日利亚等。这些国家已实施区域和详细(后续)航空地球物理勘测计划,以进行系统性矿产预测。硬岩地区矿产勘探的传统地质方法无法达到预期效果,因此航空地球物理勘测被视为扫描大面积区域以挖掘隐藏或隐蔽矿产资源的唯一工具。具有地表表现的矿床已被勘探和开发,维持了人类文明数千年。因此,寻找地下和深层矿产资源并加强勘探活动以满足不断增长的工业需求现在已成为世界各地的当务之急。
洛杉矶盆地的地质以显着断层,周围山脉的隆升以及盆地内大型结构块的水平和垂直运动的特征。在盆地内的各个位置,涵盖了7000万年的不连续沉积序列以及在过去一千万年内发生的沉降和沉积记录的连续记录。在盆地中已经确定了四个重要的结构块(图3)。“东北街区”位于项目地点下方,该项目位于街区的北边缘附近,就在圣加布里埃尔山脉的南部。构成东北块的“地下室”岩石是火成岩侵入岩和变质岩石的组合(其中一些是变质的沉积岩石)。该块的顶部在某些地方被多达11,000英尺的沉积物覆盖(尤其是圣加布里埃尔河谷),但是这些上覆的沉积物逐渐逐渐变细到圣加布里埃尔山脉的较薄序列(Yerkes等人。1965)。
3资格要求17 3.1总体原则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 3.2一般资格的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.3 CO 2拆卸供应商的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.4基线示范的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.5补充要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.6预防双重计数的要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.7生物量可持续性和起源可追溯性的要求。。。。。。。。。27 3.8对环境和社会保障措施的要求。。。。。。。。。。。。。。。29 3.9对积极可持续发展目标的影响。。。。。。。。。31
煤层代替被用作化石燃料而不是用于煤炭提取,可能构成具有储存CO 2的培养基,在某些情况下,还可能有甲烷回收的可能性(ECBMR-“增强的煤层甲烷回收率”)。在深煤层的CO 2注射过程中,除了煤吸附保留率以及随后的绑架/储存之外,还将考虑迁移和甲烷回收机理作为能源。