西南油气田年产油气当量突破3000万吨******

　　中新社成都12月26日电 (记者 王鹏)记者26日从中国石油西南油气田公司(简称西南油气田)获悉，截至当日8时，西南油气田今年产出油气当量已突破3000万吨。

　　据了解，截至26日8时，西南油气田今年生产天然气376亿立方米，生产原油6.8万吨，按1255立方米天然气热量值相当于一吨原油计算，油气当量正式突破3000万吨。

　　其中，3000万吨油气当量预计约占全国2022年天然气产量的17%左右，西南油气田也因此成为继长庆油田、大庆油田、渤海油田、塔里木油田之后中国第五大油气田。

　　西南油气田公司营销部副主任张友波介绍，3000万吨油气当量折合天然气376.5亿立方米，如果按一个三口之家日均1立方米天然气用量测算，可供全国14亿人连续使用3个月，四川省8300万人连续使用4年，成都市2100万人口连续使用17年。工业领域，可满足川渝地区工业企业3.4年连续使用。

　　张友波介绍，目前川渝地区已逐步发展成为国内最成熟的天然气利用市场，天然气在一次能源消费中占比高达20.4%，远高于全国9.0%的平均水平，其中60%的地区GDP与天然气有关。

　　今年四川相继遭遇高温、限电、疫情、地震等多重困难冲击，西南油气田加快勘探开发的节奏和进度，实现了开钻300口井以上，投产300口井以上，新建产能100亿立方米以上。(完)

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提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟