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基于机器学习的碳酸盐岩热储酸化压裂方案优化分析
更新时间：2025-03-05
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    • 基于机器学习的碳酸盐岩热储酸化压裂方案优化分析

    • Optimization Analysis of Acid Fracturing Scheme for Carbonatite Geothermal Reservoir Based on Machine Learning

    • “在地热资源开发领域，专家建立了多场耦合模型，探索了碳酸盐岩热储酸化压裂课题，为提高热储回灌和换热效率提供解决方案。”
    • 工程科学与技术   2025年 页码：1-12
    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(12202353;52274096);陕西省重点研发计划(2024SF2-GJHX-49;2024SF-YBXM-597)

    • DOI：10.12454/j.jsuese.202400761    

      中图分类号： P314

    • 收稿日期：2024-09-19，

      网络出版日期：2025-03-04，

    移动端阅览

  • 刘嘉,李渭华,薛熠等.基于机器学习的碳酸盐岩热储酸化压裂方案优化分析[J].工程科学与技术, DOI：10.12454/j.jsuese.202400761.

    LIU Jia,LI Weihua,XUE Yi,et al.Optimization Analysis of Acid Fracturing Scheme for Carbonatite Geothermal Reservoir Based on Machine Learning[J].Advanced Engineering Sciences,XXXX,XX(XX):1‒12. DOI： 10.12454/j.jsuese.202400761.

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帕多瓦大学 地质科学院，意大利 帕多瓦
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中国科学院武汉岩土力学研究所，岩土力学与工程国家重点实验室
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