XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System矿体
地球物理勘探在关键矿产安全中的作用 - 韩国矿产资源与能源工程师协会期刊
确保矿产资源对一个国家的持续发展至关重要。由于大多数浅层矿体已被开采，深层矿体是矿产勘探的目标。使用地质和钻探数据很难预测深层矿体的几何形状。地球物理勘查为解释深层地下结构提供了三维 (3D) 物理模型。为了提高解释准确性，不仅需要有效地整合地球物理勘探，还需要有效地整合各种复杂的地质信息。我们提出了一种基于数字孪生的矿产勘探方法。包括地球物理数据在内的各种复杂地质信息被集成并内置到数字孪生中。在此基础上，可以提高解释的可靠性，并对勘探和钻探进行精确的模拟。通过使用数字孪生，我们可以预期进行稳定的综合分析，以最大限度地减少每次探索的不确定性并提高探索成功率。
利用人工智能绘制矿井表面地图
矿体中的矿化特征和强度可能存在很大差异，需要不断测量和警惕，以保证有价值矿物的开采和加工高效进行。由西澳大利亚矿产研究所 (MRIWA) 支持的新研究有助于提供一种新的、更有效的方法来在采矿过程中保持这一重要的监督。
布罗肯希尔经济发展战略草案 2022-2027
布罗肯希尔是新南威尔士州远西区唯一的城市，也是位于中央达令郡和新南威尔士州非建制区周边许多社区的区域服务中心。远西区丰富的自然资源，包括土地、水和环境，被第一批非土著定居者用来为新殖民地谋取经济利益。该地区继续在州和国家的经济格局中发挥重要作用。布罗肯希尔是澳大利亚历史最悠久的矿业城市，随着它开始抓住这些新机遇并成为可持续发展和技术创新的中心，它将继续成为具有全国意义的经济强国。19 世纪，澳大利亚的探险家开辟了澳大利亚内陆，包括新南威尔士州远西区，进行畜牧业活动，1883 年查尔斯·拉斯普发现的矿体后来成为世界两大矿业公司必和必拓和力拓的基础。 1885 年，必和必拓在布罗肯希尔开始开采矿体，该矿体后来成为世界上最大的银、铅和锌矿石来源，创造了超过 1000 亿美元的财富。经过 135 年的开采，这个长 7.5 公里、深 1.6 公里、重达 3 亿吨的矿藏系统（矿脉线）仍在由 Perilya Limited 和 CBH Resources 开采，使布罗肯希尔成为世界上连续采矿时间最长的城镇之一，也是该国税收和采矿特许权使用费计划最早的贡献者之一。它的经济一直处于繁荣与萧条之间——不仅受到全球大宗商品市场的影响，还因为社区的正义感，决心为所有人确保公平的经济。曾经有过很长一段时间的经济混乱，特别是在 19 世纪末和 20 世纪，由工人为争取更好的工作条件和工资而罢工所致，持续数月影响了当地经济。
75周年重力法的历史发展...
重力法是第一个用于石油和天然气勘探的地球物理技术。尽管被地震学所取代，但它仍然是许多勘探领域的一个重要的、有时是关键的制约因素。在石油勘探中，重力法特别适用于盐区、逆冲断层和山麓带、未勘探的盆地以及位于高速区下方的感兴趣目标。重力法经常用于采矿应用，以绘制地下地质图并直接计算一些块状硫化物矿体的矿石储量。在浅层目标的专门调查中，重力技术的使用也有所增加。在过去的 25 年里，重力仪经历了持续的改进，特别是在其在动态环境中运行的能力方面。这和
Sub3DNet1.0：区域尺度三维地下结构测绘的深度学习模型
摘要：本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型结合了联合自编码器和对抗结构，用于从二维地表观测数据进行三维地下测绘。该方法被用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古河谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用地表地形作为二维输入，使用航空电磁 (AEM) 得出的古河谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络在 99% 的训练域内平方误差 < 0. 10，在 93% 的验证域内平方误差 < 0. 10，表明它在重建训练区域以外的三维古河谷模式方面是可靠的。本研究设计的神经网络结构和训练算法由于其通用结构，具有广泛的应用潜力，可以从二维地表观测数据构建三维地质特征（如矿体、含水层）。
抑制剂醛固酮素酶BI 690517增强u ...
最近发表的研究表明，可以通过添加钠 - 葡萄糖kotransporter 2（SGLT2）以及非类固醇矿体矿物质型 - 甲状腺粒 - 甲状腺胶质体拮抗剂拮抗剂，可以进一步增强肾素 - 英语（RAS）抑制剂（RAS）抑制剂（RAS）抑制剂十烯。同时增加血浆肾素活性的血清醛固酮的价值发生在大约20％的耐药性高血压患者中，其中15％的轻度至中度高血压患者中有15％，但约10％的健康患者也会发生。1催化醛固酮在“必需”高血压的发病机理中也起着重要作用，并且常常无法诊断。慢性肾脏疾病（CKD）患者的醛固酮合成增加可加速肾功能不全的进展。醛固酮通过刺激炎症和纤维化而切换到肾小球硬化，肾小管间质纤维化和血管肾硬化。2
区域尺度三维地下水三维可视化深度学习模型...
摘要。本研究介绍了一种基于卷积神经网络的高效深度学习模型，该模型具有联合自编码器和对抗结构，用于从二维表面观测进行三维地下测绘。该方法用于描绘澳大利亚沙漠景观中的古谷。该神经网络在 6400 平方公里的区域内进行训练，使用陆地表面地形作为二维输入，使用机载电磁 (AEM) 得出的古谷存在概率图作为三维输出。训练后的神经网络的平方误差 < 0 。在 99% 的训练域中为 10，并产生平方误差 < 0 。在 93% 的验证域中，10 的准确率达到 90%，表明它在重建训练区域以外的 3D 古河谷模式方面是可靠的。由于其通用结构，本研究设计的神经网络结构和训练算法具有广泛的应用潜力，可以从 2D 地表观测构建 3D 地质特征（例如矿体、含水层）。