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摘要
<正>量子轨道杂化表征干酪根成熟度的机器学习研究中国科学院力学研究所非线性力学国家重点实验室赵亚溥研究团队通过机器学习方法提取13C NMR谱图中的轨道杂化和化学键信息，预测干酪根的热成熟度。相关成果发表于《燃料》（Fuel）。国产油气资源不足制约经济发展，威胁能源安全。提升页岩油气的开发利用率是力学学科的“卡脖子”问题。干酪根是油气的生成母质和主要赋存介质，热成熟度是评价油气生成潜力的重要指标之一，定量描述干酪根成熟度演化的理论模型是油气勘探及原位催熟的理论基础，也是指导油气增产的关键科学问题。文章提出了一种新的基于轨道杂化的干酪根成熟度指数（OrbHMI），并与分子成熟度指数（MMI）和模型预测值进行比较。
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单位山东工艺美术学院
