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
Citazione stile Chigago Style (17a edizione)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, e 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.
Citatione MLA (9a ed.)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.