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一种页岩气资源量预测方法及装置: 本发明公开了一种页岩气资源量预测方法及装置，该方法包括获取预设质量的页岩中不同类型的岩相所含的吸附气总量；获取预设质量的页岩中不同类型的岩相所含的游离气总量；根据所述不同类型的页岩岩相所含的吸附气总量和游离气总量，计算预...; 马义权陆扬博冯子齐陆永潮陈雷张晨杨岚

贵州省地下水资源量预测方法研究被引量：2: 2024年; 对地下水资源量进行科学预测,以建立合理可行的地下水资源管理制度,可达到开发与保护并重的目的。以贵州省为例,采用三次样条基函数模型、ARIMA模型与LSTM模型对研究区域进行地下水资源量预测。预测结果表明:LSTM模型方法在该研究区域地下水资源量预测方面表现出更高的精度和更好的适用性,可对该区域的地下水资源规划及开发利用提供一定的参考。; 陈可煊王丽娟崔鼎; 关键词：地下水资源量 ARIMA模型

一种页岩气资源量预测方法及装置: 本发明实施例公开了一种页岩气资源量预测方法及装置，该方法包括获取预设质量的页岩中不同类型的岩相所含的吸附气总量；获取预设质量的页岩中不同类型的岩相所含的游离气总量；根据所述不同类型的页岩岩相所含的吸附气总量和游离气总量，...; 马义权郑鸣宇冯子齐段轲张晨陆扬博高梦天陈雷杨岚

地热热储资源量评价方法及部署井地热热储资源量预测方法: 本发明公开了一种地热热储资源量评价方法，其包括以下步骤：建立包括一个或多个完钻井的待评价区域的热储层的纵向模型；依托区域沉积认识，建立待评价区域的热储层的横向模型；根据地层测试温度并结合岩性纵向规律，在纵向模型上拟合热储...; 林中阔马宏斌孙洪军李洪海李蔓邱树立姜越季静刘慧史海涛刘洁苏鸣久曲美静周羿李鑫王熙琼黄思琪任天晓程亮王炳哲

资源量预测方法、装置、计算机设备和存储介质: 本申请涉及一种资源量预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。涉及大数据技术领域。方法包括：基于目标历史年限范围内各个季度对应的历史季度资源量，确定第一待匹配季度指数平滑值和与其相关的第二待匹配季度指数平滑值...; 马琳雅

虚拟资源的资源量预测方法、装置、设备及存储介质: 本申请涉及一种虚拟资源的资源量预测方法、装置、设备及存储介质，应用于大数据技术领域。方法包括：获取目标监控账户的账户信息；从账户信息中提取目标监控账户中的第一虚拟资源在相邻的监控时间点的余额数据；根据第一虚拟资源在相邻的...; 李雅臻张玉龙李超儿

碳中和目标下中国废钢资源量预测及高质利用策略被引量：4: 2024年; 废钢的高质化利用是中国钢铁行业实现绿色低碳发展以及“碳达峰”“碳中和”的重要途径。分析了国内外废钢利用现状及中国钢铁行业废钢利用存在的问题;采用动态物质流分析方法预测了中国碳中和目标下废钢资源量及社会钢铁蓄积量变化情况,结果表明,2030年中国预期实现碳达峰时,社会钢铁蓄积量有望达到150亿t以上,随后由于钢需求量的逐渐下降和各下游行业发展趋于稳定,蓄积量的增长速度也会缓慢下降。2040年以后,中国的社会钢铁蓄积量将维持在200亿t左右,届时人均钢铁蓄积量将与欧美等发达国家持平。随着钢铁社会蓄积量的持续增加,未来废钢资源量不足的问题将得到缓解,2040年以前中国的废钢资源量将迎来一段稳定发展时期,2050年以后,由于社会发展趋于稳定和钢铁需求量的逐渐下降,废钢资源量也将呈现出下降的趋势;从废钢在高炉-转炉流程和电炉流程的利用角度分析了中国钢铁生产流程变化以及废钢利用对钢铁行业节能降碳的影响,结果表明,无论是在长流程还是短流程中,提高废钢使用比例均能显著降低吨钢综合能耗和二氧化碳排放;指出推进废钢资源的高质化利用要从完善和健全废钢回收利用体系、提高废钢分类和预处理能力、拓宽使用场景提高废钢利用、推动税收优惠措施等方面入手,从而提高废钢资源循环利用效率,助力碳中和目标实现。; 张琦田硕硕张琦沈佳林; 关键词：废钢电炉炼钢

一种交易资源量预测方法、装置、计算机设备及存储介质: 本申请实施例提供了一种交易资源量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，本申请涉及数据处理技术领域，该方法包括：从第一数据库中获取交易数据集合和交易资源量分摊比例数据集合，将交易数据集合和交易资源量分摊比例数据集合写入第二...; 吴先祥

一种三维流体场建模及矿石资源量预测方法及系统: 本发明涉及三维数值模拟技术领域，特别是涉及一种三维流体场建模及矿石资源量预测方法及系统，方法包括：首先基于待测矿区的地质剖面图确定采样点数据，进一步得到样品集；然后基于样品集得到均一温度集和盐度集并建立空间数据库；再基于...; 孙莉张鹏肖克炎兰君刘袁坤高阳李楠范建福樊铭静徐旸邹斌

基于深度学习算法的区域地质矿产资源量预测方法: 2023年; 为了提供准确的资源量预测结果,设计了基于深度学习算法的区域地质矿产资源量预测方法。首先进行人工采样,并测试土壤湿度、重金属含量等参数,然后根据地区勘查历史数据统计该区域的岩浆活动频率并提取控制成矿的因素以了解其地质条件。接着使用网格化处理技术来校正地质勘查测线,调整勘查与探测中的线距并划分区域网格。在20m×20m的网格内,采用线性变量Kriging作为线性处理的插值,并磁化处理数据以完成对矿区地质勘查数据的预处理。随后利用这些预处理数据,使用深度学习模型建立区域地质矿产资源模型,并利用自编码神经网络来划分成矿网格。最后使用随机变量函数的概率分布采样来构建资源的概率分布模型以预测区域的矿产资源量。; 高志平; 关键词：网格划分矿产资源量地质

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