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| USGS利用机器学习评估地层卤水中的锂资源 | |
| 刘学 | |
| 2024-11-10 | |
| 所属快报 | 地球科学快报 |
| 出版年 | 2024 |
| 期 | 21 |
| 语种 | 中文 |
| 领域 | 地球科学 |
| 栏目 | 矿产资源 |
| 中文关键词 | 美国地质调查局 ; 机器学习 ; 锂 |
| 英文关键词 | USGS Machine Learning Lithium |
| 中文摘要 | 2024年10月21日，美国地质调查局（USGS）领导的一项研究结合水质测试和机器学习，估算出阿肯色州西南部的锂储量在500万吨到1900万吨之间。如果可以进行商业开采，该锂储量将是2030年全球汽车电池锂需求量的9倍以上。 |
| 原文题名 | Unlocking Arkansas’Hidden Treasure: USGS Uses Machine Learning to Show Large Lithium Potential in the Smackover Formation |
| 原文链接 | 查看原文 |
| 文献类型 | 快报文章 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.173/C666/handle/2XK7JSWQ/355194 |
| 专题 | 地球科学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘学. USGS利用机器学习评估地层卤水中的锂资源. 2024. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| USGS利用机器学习评估地层卤水中的锂资（15KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
| USGS利用机器学习评估地层卤水中的锂资（1479KB） | 快报文章 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | ||
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