Résultats de la recherche - Wood D. A. David
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Robust machine-learning model for prediction of carbon dioxide adsorption on metal-organic frameworks
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Combined Deep Learning and Optimization for Hydrogen-Solubility Prediction in Aqueous Systems Appropriate for Underground Hydrogen Storage Reservoirs
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A comprehensive review of beneficial applications of viscoelastic surfactants in wellbore hydraulic fracturing fluids
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Advancement of artificial intelligence applications in hydrocarbon well drilling technology: A review
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Recent advances in polymers as additives for wellbore cementing applications: A review
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Carbon Dioxide Applications for Enhanced Oil Recovery Assisted by Nanoparticles: Recent Developments
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Experimental and field applications of nanotechnology for enhanced oil recovery purposes: A review
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Machine-learning predictions of solubility and residual trapping indexes of carbon dioxide from global geological storage sites
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Machine-Learning Predictive Model for Semiautomated Monitoring of Solid Content in Water-Based Drilling Fluids
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A new approach to mechanical brittleness index modeling based on conventional well logs using hybrid algorithms
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Machine-learning models to predict hydrogen uptake of porous carbon materials from influential variables
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Robust Machine Learning Predictive Models for Real-Time Determination of Confined Compressive Strength of Rock Using Mudlogging Data
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An integrated intelligent approach to the determination of drilling fluids’ solid content
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Advanced Optimized Deep-Learning Model for Precise Evaluation of Subsurface Carbon Dioxide Trapping Efficiency
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Carbon dioxide sequestration through enhanced oil recovery: A review of storage mechanisms and technological applications
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Combined deep-learning optimization predictive models for determining carbon dioxide solubility in ionic liquids
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A robust hybrid near-real-time model for prediction of drilling fluids filtration
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A critical review of self-diverting acid treatments applied to carbonate oil and gas reservoirs
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Carbon Dioxide Storage and Cumulative Oil Production Predictions in Unconventional Reservoirs Applying Optimized Machine-Learning Models
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Prediction performance advantages of deep machine learning algorithms for two-phase flow rates through wellhead chokes
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