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应用案例(160):在枯竭水力压裂井中使用压缩气体进行电能储存

上午11:16 28 7月 2026

标签: 机器学习

326. 使用机器学习算法评估含水层中作为水合物的CO2储存

2023-11-13
By: admin
On: 2023年11月13日
In: 案例研究
Tagged: *CCUS, 机器学习, 水合物
With: 0 Comments

Assessment of CO2 Storage as Hydrates in Saline AqContinue Reading

273. 开发机器学习模型预测深层含水层二氧化碳封存效果

2023-04-24
By: admin
On: 2023年4月24日
In: 案例研究
Tagged: *CCUS, 咸水层, 机器学习
With: 0 Comments

Developing machine learning models to predict CO2 Continue Reading

117. 内华达州Brady温泉地热层地下表征和机器学习预测

2022-05-16
By: admin
On: 2022年5月16日
In: 案例研究
Tagged: 地热, 机器学习
With: 0 Comments

Subsurface Characterization and Machine Learning PContinue Reading

102. 机器学习技术在预测地热系统采热温度中的应用(STARS)

2022-04-22
By: admin
On: 2022年4月22日
In: 案例研究
Tagged: 地热, 机器学习
With: 0 Comments

Using Machine Learning to Predict Future TemperatuContinue Reading

关于我们

本网站由北京中科合力科技发展有限责任公司开发,旨在给CMG用户提供一个平台来交流软件使用过程中遇到的具体问题,从而帮助大家更快更好地使用这套软件。CMG数值模拟软件是由加拿大计算机模拟软件集团(Computer Modelling Group ltd.)开发的油藏数值模拟软件,用来模拟各种复杂地质条件下油气水在地下的运移、物理化学过程。CMG软件在石油领域有着广泛的用户,目前全世界近61个国家的601家公司及科研机构在使用CMG软件。

电话:010-82837947/48, CMG技术支持QQ群:306307768, CMG中国技术支持邮箱:CMGChina@qq.com

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