在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

山东正元地下管线数据采集软件Zyspps 提示请先打开由系统生成的管线图形时，加载此文件即可。操作方式1，直接将此文件拖拽至CAD中，操作方式2，在CAD命令行输入 "AP" 或“APPLOAD”，在弹出的对话框中，选择该文件，点击加载即可。

块体理论在某水电站地下厂房纵轴向比选中的应用，张顺，刘高，黄河某电站处于预可研究性阶段，地下厂房位置基本确定。厂房区位于厚层状或块体状的脆性岩体中，多组结构面发育，岩体质量以II级�

基于GIS的城市地下管网纵横断面分析的设计与实现

推荐了多个详细教程：用python实现地下水位模拟检测

本文简述了电气火灾监控系统的组成原理，分析了电气火灾监控系统在应用中的设计依据和相关规范。最后通过安科瑞剩余电流式电气火灾监控系统在陆家嘴中心地区地下空间的实例介绍，阐述了电气火灾监控系统功能的实现及其重要意 义。

FLAC3D网格建模主要采用命令驱动模式。在模型工程地质条件较复杂的情况下,其建立三维网格模型的效率明显降低。针对采矿工程领域的数值模拟计算问题,研究了AutoCAD平面图形向FLAC3D模型转换的方法。利用AutoCAD建立了FLAC3D模型,并给出了详细的方法与步骤,实现了利用FLAC3D分析问题时方便、快捷地建立复杂地质模型。

地下水是最大的资产之一。 地下水的持续下降是影响经济社会发展的关键因素之一。 根据可用性，将对水进行开采。 人口增长和新出现的气候变化导致水资源短缺问题。 这将增加对地下水的需求。 但是地下水分布不均。 在我们提出的系统中，我们规定了可供将来使用的年度地下水可用量。 它可以通过机器学习算法进行分类，例如逻辑回归，随机森林和决策树。 用于建模的输入变量基于各个季节的补水量和用水量。 回归任务需要较少的训练数据集，并且可以实现良好的性能。 本文的目的是对地下水位的机器学习算法及其准确性进行比较和分析。 本文使用机器学习算法对印度的地下水可用水平进行分类和检测。

在关键的暗物质-核散射横截面上方，由于地壳，大气层和潜在的屏蔽层开始阻挡暗物质颗粒，因此任何地面直接探测实验都对暗物质失去敏感性。 通常通过分析地描述暗物质颗粒的平均能量损失来确定该临界横截面。 但是，这种处理方法高估了地壳的阻止能力。 因此，所获得的界限应视为保守的。 我们执行蒙特卡洛模拟以确定各种直接检测实验的临界横截面的精确值，并将它们与低质量状态下的其他暗物质约束条件进行比较。 在该区域中，我们发现了典型的地下和地面探测器完全看不到暗物质的参数空间。 随着检测器曝光量的增加，参数空间中的这个“孔”很难被封闭。 专用的表面或高空实验可能是直接探查参数空间这一部分的唯一方法。

基于探地雷达工作原理与二维FDTD正演模型，研究了在不同天线频率与天线间距的雷达测试参数下的管线雷达图像特征，分析了管线材质、管径、埋深和埋地介质等因素对管道雷达图像中双曲线特征的影响规律，对比了管线与不同几何形状空洞地质体的雷达图像差异。通过图谱规律的分析与研究，总结了复杂条件下探地雷达检测地下管线的图像识别规律，明确了实测探地雷达图像判识过程中目标图谱的典型特征。对提高地下管线雷达图像解释的合理性具有积极的促进作用，也为进一步开展探地雷达图像的反演研究奠定了基础。