Найдено 5 записей

Результаты
	1.	Determination of bubble point pressure & oil formation volume factor of crude oils applying multiple hidden layers extreme learning machine algorithms / S. Rashidi, M. Mohammad, H. Ghorbani [et al.]Уровень набора: Journal of Petroleum Science and EngineeringДоступность: : Добавить в подборку Добавить в корзину (удалить)
	2.	Hybrid machine learning algorithms to predict condensate viscosity in the near wellbore regions of gas condensate reservoirs / Behesht Abad Abouzar Rajabi, M. Mousavi Seyedmohammadvahid, N. Mohamadian [et al.]Уровень набора: Journal of Natural Gas Science and EngineeringДоступность: : Добавить в подборку Добавить в корзину (удалить)
	3.	Novel hybrid machine learning optimizer algorithms to prediction of fracture density by petrophysical data / M. Rajabi, S. Beheshtian, Sh. Davoodi [et al.]Уровень набора: Journal of Petroleum Exploration and ProductionДоступность: : Добавить в подборку Добавить в корзину (удалить)
	4.	A robust approach to pore pressure prediction applying petrophysical log data aided by machine learning techniques / Zhang Guodao, Sh. Davoodi, Shamshirband Shahab [et al.]Уровень набора: Energy ReportsДоступность: : Добавить в подборку Добавить в корзину (удалить)
	5.	Robust computational approach to determine the safe mud weight window using well-log data from a large gas reservoir / S. Beheshtian, M. Rajabi, Sh. Davoodi [et al.]Уровень набора: Marine and Petroleum GeologyДоступность: : Добавить в подборку Добавить в корзину (удалить)