1) gas-bearing evaluation
含气评价
2) gassiness evaluation
含气性评价
1.
Superiorities of support vector machine in fracture prediction and gassiness evaluation;
支持向量机在裂缝预测及含气性评价应用中的优越性
2.
Four different methods,including support vector machine(SVM),artificial neural network(ANN),multiple regression analysis(MRA) and parameter product decision(PPD),were applied to the gassiness evaluation of forty gas-bearing layers in the tight sandstones of Tabamiao Area in Ordos Basin.
将支持向量机、人工神经网络、多元回归分析及参数乘积判别法4种算法分别应用于鄂尔多斯盆地塔巴庙地区40个致密砂岩储层的含气性评价,其预测结果与试气结果的平均相对误差绝对值分别为:0,4。
4) gas content evaluation
含气量评价
补充资料：地下水水资源评价(见水资源评价)
地下水水资源评价(见水资源评价)
d ixiashui shuiziyuan Ping】ia地下水水资源评价见水资源评价。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条