俄罗斯提出了一个考虑到大量参数评估岩石中二氧化碳结合效率的模型。该项研究成果以高精度预测二氧化碳在给定条件下的行为，这有助于选择最佳埋藏地点。相关研究结果发表在《专家系统与应用》杂志上。
托木斯克理工大学赫瑞—瓦特中心研究人员表示，并非每种地质构造都可成为可靠的二氧化碳储存库。作为存储对象，主要考虑深层含水层，以及枯竭的油田和气田。
新模型基于机器学习方法，使用了5450个数据序列作为学习的原始数据。在此基础之上，模型确定变量与结果之间的依赖关系，然后学习预测新数据的类似依赖关系。由于大量的训练样本和详细的试验计划，科学家们成功取得了预测的高度准确性。
俄罗斯提出了一个考虑到大量参数评估岩石中二氧化碳结合效率的模型。该项研究成果以高精度预测二氧化碳在给定条件下的行为，这有助于选择最佳埋藏地点。相关研究结果发表在《专家系统与应用》杂志上。
托木斯克理工大学赫瑞—瓦特中心研究人员表示，并非每种地质构造都可成为可靠的二氧化碳储存库。作为存储对象，主要考虑深层含水层，以及枯竭的油田和气田。
新模型基于机器学习方法，使用了5450个数据序列作为学习的原始数据。在此基础之上，模型确定变量与结果之间的依赖关系，然后学习预测新数据的类似依赖关系。由于大量的训练样本和详细的试验计划，科学家们成功取得了预测的高度准确性。