近日，我校资源学院于龙课题组在国际性的工程技术期刊《SPE Journal》发表了题为“Estimating Carbon Dioxide Solubility in Brine Using Mixed Effects Random Forest Based on Genetic Algorithm: Implications for Carbon Dioxide Sequestration in Saline Aquifers”的研究论文，这项研究提供了一种新的ML方法(GA-MERF)，以预测CO2在盐水中的准确溶解度。论文通讯作者为资源学院于龙副教授，第一作者为博士研究生Grant Charles Mwakipunda。
准确预测二氧化碳(CO2)在盐水中的溶解度对于碳捕获和储存(CCS)的成功至关重要。本研究探讨一种新的遗传算法，有效估算CO2在盐水中溶解度的(GA-MERF)模型。该研究论述了影响CO2溶解度的关键因素：温度、压力和盐度。与现有方法相比，其性能优越，预测精度高。
SPE Journal是由Elsevier出版商出版的国际性的工程技术类期刊，我校石油工程领域的T1期刊，致力于发表与工程技术相关的原创研究论文。
论文信息：
Title: Estimating Carbon Dioxide Solubility in Brine Using Mixed Effects Random Forest Based on Genetic Algorithm: Implications for Carbon Dioxide Sequestration in Saline Aquifers
Authors: Grant Charles Mwakipunda, AL-Wesabi Ibrahim, Allou Koffi Franck Kouassi, Norga Alloyce Komba, Edwin Twum Ayimadu, Melckzedeck Michael Mgimba, Mbega Ramadhani Ngata, Long Yu
Source: SPE Journal
DOI: https://doi.org/10.2118/223123-PA
论文链接: https://libproxy.cug.edu.cn/https/443/org/onepetro/yitlink/SJ/article/29/11/6530/564836/Estimating-Carbon-Dioxide-Solubility-in-Brine?searchresult=1
