APA (7th ed.) Citation

Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа природных ресурсов Отделение нефтегазового дела, Barjouei H. Sh. Hossein Shojaei, Ghorbani H. Hamzeh, Mohamadian N. Nima, Wood D. A. David, Davoodi Sh. Shadfar, . . . Saberi H. Hossein. (2021). Prediction performance advantages of deep machine learning algorithms for two-phase flow rates through wellhead chokes; Journal of Petroleum Exploration and Production; Vol. ХХ, iss. XX. 2021. https://doi.org/10.1007/s13202-021-01087-4

Chicago Style (17th ed.) Citation

Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа природных ресурсов Отделение нефтегазового дела, Barjouei H. Sh. Hossein Shojaei, Ghorbani H. Hamzeh, Mohamadian N. Nima, Wood D. A. David, Davoodi Sh. Shadfar, Moghadasi Ja. Jamshid, and Saberi H. Hossein. Prediction Performance Advantages of Deep Machine Learning Algorithms for Two-phase Flow Rates Through Wellhead Chokes; Journal of Petroleum Exploration and Production; Vol. ХХ, Iss. XX. 2021, 2021. https://doi.org/10.1007/s13202-021-01087-4.

MLA (9th ed.) Citation

Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа природных ресурсов Отделение нефтегазового дела, et al. Prediction Performance Advantages of Deep Machine Learning Algorithms for Two-phase Flow Rates Through Wellhead Chokes; Journal of Petroleum Exploration and Production; Vol. ХХ, Iss. XX. 2021, 2021. https://doi.org/10.1007/s13202-021-01087-4.