Suchergebnisse - Rukavishnikov V. S. Valery Sergeevich
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Multi-objective AHM workflow intergrating the 4D seismic data
Veröffentlicht 2023Weitere Verfasser: “… Rukavishnikov V. S. Valery Sergeevich …”
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Stress-Dependent Permeability Model Of Naturally-Fractured Reservoir On The Example Of The Field K
Veröffentlicht 2015Weitere Verfasser:Buchkapitel -
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Oil and Gas Exploration Planning using VOI Technique
Veröffentlicht 2016Weitere Verfasser: Volltext
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Machine-learning predictions CO2 solubility and residual trapping indexes
Veröffentlicht 2023Weitere Verfasser: Volltext
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Fluvial System Key Parameters Effect on Recovery Factor for Horizontal Well Pattern
Veröffentlicht 2015Weitere Verfasser:Buchkapitel -
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Oil production rate prediction after treatment operations using machine-learning techniques
Veröffentlicht 2022Weitere Verfasser: “… Rukavishnikov V. S. Valery Sergeevich …”
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Evaluation the Value-of-Information (VOI) and Look Back Analysis During Modelling of the Exploration Works
Veröffentlicht 2016Weitere Verfasser: Volltext
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Fractal Analysis of Hydrocarbon Accumulations for Field S Confined to Vyngapursky Bank
Veröffentlicht 2016Weitere Verfasser: “… Rukavishnikov V. S. Valery Sergeevich …”
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Insights into application of acorn shell powder in drilling fluid as environmentally friendly additive: filtration and rheology
Veröffentlicht 2020Weitere Verfasser: Volltext
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Fourier Spectrums Clustering for Automated Facies Recognition of Field Y
Veröffentlicht 2016Weitere Verfasser: Volltext
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A comprehensive review of beneficial applications of viscoelastic surfactants in wellbore hydraulic fracturing fluids
Veröffentlicht 2023Weitere Verfasser: Volltext
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Thermally stable and salt-resistant synthetic polymers as drilling fluid additives for deployment in harsh sub-surface conditions: A review
Veröffentlicht 2023Weitere Verfasser: Volltext
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Recent advances in polymers as additives for wellbore cementing applications: A review
Veröffentlicht 2024Weitere Verfasser: Volltext
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A robust hybrid real-time model for hole cleaning conditions based on concentration of cuttings in the annulus
Veröffentlicht 2024Weitere Verfasser: Volltext
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Carbon Dioxide Applications for Enhanced Oil Recovery Assisted by Nanoparticles: Recent Developments
Veröffentlicht 2022Weitere Verfasser: Volltext
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Experimental and field applications of nanotechnology for enhanced oil recovery purposes: A review
Veröffentlicht 2022Weitere Verfasser: Volltext
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Machine-learning predictions of solubility and residual trapping indexes of carbon dioxide from global geological storage sites
Veröffentlicht 2023Weitere Verfasser: Volltext
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Machine-Learning Predictive Model for Semiautomated Monitoring of Solid Content in Water-Based Drilling Fluids
Veröffentlicht 2025Weitere Verfasser: Volltext
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Machine-learning models to predict hydrogen uptake of porous carbon materials from influential variables
Veröffentlicht 2023Weitere Verfasser: Volltext
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Robust Machine Learning Predictive Models for Real-Time Determination of Confined Compressive Strength of Rock Using Mudlogging Data
Veröffentlicht 2024Weitere Verfasser: Volltext
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