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World File Search System测井
技术区-V 地下水调查
• TA-V 地下水受到硝酸盐和三氯乙烯 (TCE) 污染，浓度高于美国环境保护署饮用水最高污染物水平 (MCL)。 • 硝酸盐和 TCE 源自 20 世纪 60 年代至 1992 年期间 TA-V 排放的工业和化粪池废水。硝酸盐也可能自然产生。 • 除 TAV-MW17 外，监测井每半年或每年采样一次，以检测硝酸盐和 TCE（关注成分），每年采样一次，以检测废物特性参数。
泰国上游雪佛龙的AI旅程
•分析：数据科学增强了我们的数据分析工作。我们利用数据挖掘，统计建模和机器学习等技术来预测未来的趋势和行为。这包括使用回归分析，时间序列分析和预测建模等技术的预测井绩效，储层行为和设施健康。这使我们能够做出决策并采取预防措施，从而提高效率并降低风险。•优化：数据科学在优化决策和行动中起着重要作用。我们利用诸如优化算法，强化学习和决策支持系统等技术。我们还使用数据科学来改善我们的工作流和流程，以自动化，编排和集成等技术。
论文 06 (最终版).vp - SkyTEM
各机构和公司开展了多项研究，以增进对圣约翰堡地区地表水和地下水资源的了解。这些项目包括从地面时域电磁 (TDEM) 和浅层 3-D 地震调查中获取数据，以及从该地区的井中获取重新校准的伽马射线测井数据。这些举措提供了有关地下水含水层的有用信息；然而，数据收集点分散在整个地区，大多数位于生产气田附近。目前还没有将整个和平地区的水文地质情况联系在一起的大规模调查。为了弥补这一差距，和平项目计划通过整合浅井和 3-D 地震调查的现有数据与
2024 年 11 月，俄亥俄州州长 Mike DeWine、副州长 Jon Husted 和俄亥俄州发展部主任 Lydia Mihalik 宣布拨款 5820 万美元
汉密尔顿县土地再利用公司（汉密尔顿县）项目名称：Uptown Consortium 绿道项目 285,800 美元评估 该项目涉及环境评估活动，包括土壤钻孔、地下水监测井和土壤气体采样，这些活动涉及三个空置地块，这些地块以前用作垃圾场和机械车间。Uptown Consortium 计划将该地点改造为辛辛那提 Avondale 社区更大的创新绿道的一部分，该绿道将设有活动草坪、长廊、水景和原生生态。该项目预计将创造 300 个新工作岗位并保留 50 个职位，支持辛辛那提创新区的混合用途重建。
论文 06 (最终版).vp - SkyTEM
各机构和公司开展了多项研究，以增进对圣约翰堡地区地表水和地下水资源的了解。这些项目包括从地面时域电磁 (TDEM) 和浅层 3-D 地震调查中获取数据，以及从该地区的井中获取重新校准的伽马射线测井数据。这些举措提供了有关地下水含水层的有用信息；然而，数据收集点分散在整个地区，大多数位于生产气田附近。目前还没有将整个和平地区的水文地质情况联系在一起的大规模调查。为了弥补这一差距，和平项目计划通过整合浅井和 3-D 地震调查的现有数据与
数字技术和环境 - IBM
说环境数据很复杂，其实并不为过——它包括来自近 5,000 颗环绕地球的卫星、快速增长的无人机操作、200 亿个实时捕获数据的分散传感器，以及热情公民创建的数百万条记录，记录的内容包括鸟类目击事件、当地社区的空气质量等。更不用说地下测井、土壤特性、水下探测器、点源空气排放、交通排放、野生动物生物监测、化学特征等等。虽然我们在捕获数据方面正在迅速进步，但我们在将其投入使用方面仍然举步维艰。这是可以理解的：使用环境数据会带来许多特殊的挑战。
技术转让 (T2) 更新 - navfac exwc
PFAS 浸出模型和长期监测方面的进展。1 月 11 日美国东部时间中午 12 点（太平洋时间上午 9 点），SERDP 和 ESTCP 将参加有关国防部资助的化学源建模和监测工具研究工作的网络研讨会。第一个演讲将讨论 PFAS-LEACH 的开发，作为预测源区 PFAS 浸出的综合决策支持平台。该工具包含四个层次的建模，从电子表格格式的分析解决方案到三维数值模拟器。第二个演讲将讨论最近的更新，以提供对监测和补救优化系统 (MAROS) 工具作为基于 Web 的平台的访问。该工具包括用于监测井趋势和羽流级统计数据的更新模块，并有助于简化数据可视化。
设计和制造3D打印的微流体免疫阵列，用于超敏化蛋白质检测
摘要：微流体技术通过将流体动力学的原理与化学，物理，生物学，材料科学和微电子学的技术合并来彻底改变了装置的制造。微流体系统操纵少量的流体，以执行从化学合成到生物医学诊断的应用。低成本3D打印机的出现彻底改变了微流体系统的发展。用于测量分子，3D打印提供具有成本效益，时间和易于设计的好处。在本文中，我们提供了一个全面的设计，用于创建3D打印的微流体免疫阵列的设计，优化和验证的综合教程，以对多种蛋白质生物标志物进行超敏感性检测。目标是开发护理阵列，以确定侵袭性癌症的五个蛋白质生物标志物。设计阶段涉及定义微通道，试剂室，检测井以及优化参数和检测方法的尺寸。在这项研究中，阵列的物理设计经过了多次迭代以优化关键特征，例如开发开放式检测井以均匀的信号分布和用于覆盖测定期间孔的ap。然后，进行了完全信号优化，以实现灵敏度和检测极限（LOD），并生成校准图以评估线性动态范围和LOD。生物标志物之间的特征变化强调了对量身定制的测定条件的需求。尖峰恢复研究确认了测定的准确性。总的来说，本文展示了设计3D打印的微流体免疫阵列所涉及的方法，严格和创新。优化的参数，校准方程以及灵敏度和准确性数据为生物标志物分析中的未来应用贡献了有价值的指标。
在石油和天然气领域利用人工智能
结合人工智能、机器学习和云计算能力，可以经济高效地分析、关联和解释这些大数据集，将模式和异常转化为有意义的地质见解和潜在的油藏钻探机会。基于人工智能的应用程序可以快速统一和交叉匹配不同的数据源，加速发现有意义的学习成果以及查询和验证新油田预测的能力。机器学习算法可以分析测井数据，识别数据科学家难以甚至不可能发现的模式。这些技术可以帮助公司更好地了解某个地区的地质情况，以确定潜在的钻井位置，最大限度地减少勘探钻井的需要和干井的风险。