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  • Artigo de periodico

    Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images (2023)

    Rubo, Rafael Andrello; Michelon, Mateus Fontana; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Earth Science Informatics. Unidade: EP

    Subjects: PETROGRAFIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RUBO, Rafael Andrello e MICHELON, Mateus Fontana e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images. Earth Science Informatics, p. 10 2023, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12145-022-00901-9. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Rubo, R. A., Michelon, M. F., & Carneiro, C. de C. (2023). Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images. Earth Science Informatics, 10 2023. doi:10.1007/s12145-022-00901-9

    • NLM

      Rubo RA, Michelon MF, Carneiro C de C. Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images [Internet]. Earth Science Informatics. 2023 ;10 2023.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12145-022-00901-9

    • Vancouver

      Rubo RA, Michelon MF, Carneiro C de C. Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images [Internet]. Earth Science Informatics. 2023 ;10 2023.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12145-022-00901-9

  • Artigo de periodico

    Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs (2023)

    Oliveira, Lucas Abreu Blanes de; Freitas,Gabriel Do Nascimento; Pesce, PedroBarros Cotta; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Geophysical prospecting. Unidade: EP

    Subjects: PRÉ-SAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA, Lucas Abreu Blanes de et al. Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs. Geophysical prospecting, p. 1-29, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1365-2478.13378. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Oliveira, L. A. B. de, Freitas, G. D. N., Pesce, P. B. C., & Carneiro, C. de C. (2023). Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs. Geophysical prospecting, 1-29. doi:10.1111/1365-2478.13378

    • NLM

      Oliveira LAB de, Freitas GDN, Pesce PBC, Carneiro C de C. Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs [Internet]. Geophysical prospecting. 2023 ;1-29.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2478.13378

    • Vancouver

      Oliveira LAB de, Freitas GDN, Pesce PBC, Carneiro C de C. Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs [Internet]. Geophysical prospecting. 2023 ;1-29.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2478.13378

  • Artigo de periodico

    Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces (2022)

    Silveira, Bruno Marco de Oliveira; Ulsen, Carina ; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Ferrari, Jean Vicente ; Gioria, Rafael dos Santos ; Arismendi Florez, Jhonatan Jair; Fagundes, Thais Bortotti; Silva, Mayara Antunes da Trindade; Skinner, Rodrigo

    Source: Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy. Unidade: EP

    Subjects: PRÉ-SAL, MINERAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVEIRA, Bruno Marco de Oliveira et al. Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy, v. 310, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122414. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Silveira, B. M. de O., Ulsen, C., Carneiro, C. de C., Ferrari, J. V., Gioria, R. dos S., Arismendi Florez, J. J., et al. (2022). Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy, 310. doi:10.1016/j.fuel.2021.122414

    • NLM

      Silveira BM de O, Ulsen C, Carneiro C de C, Ferrari JV, Gioria R dos S, Arismendi Florez JJ, Fagundes TB, Silva MA da T, Skinner R. Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces [Internet]. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy. 2022 ; 310[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122414

    • Vancouver

      Silveira BM de O, Ulsen C, Carneiro C de C, Ferrari JV, Gioria R dos S, Arismendi Florez JJ, Fagundes TB, Silva MA da T, Skinner R. Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces [Internet]. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy. 2022 ; 310[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122414

  • Trabalho de evento-resumo

    Classificação sísmica multi-atributos na Formação Barra Velha do Campo de Búzios a partir de algoritmos de aprendizado não-supervisionado (2022)

    Gorla, Felipe Ferreira Luiz; Cardoso, Gustavo Luan; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Henrique, André; Penteado, Henrique Luiz de Barros

    Source: Anais. Conference titles: Simpósio de Quantificação em Geociências. Unidade: EP

    Assunto: PRÉ-SAL

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    • ABNT

      GORLA, Felipe Ferreira Luiz et al. Classificação sísmica multi-atributos na Formação Barra Velha do Campo de Búzios a partir de algoritmos de aprendizado não-supervisionado. 2022, Anais.. Campinas: UNICAMP, 2022. Disponível em: http://www.geoquantificacao.com.br/. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Gorla, F. F. L., Cardoso, G. L., Carneiro, C. de C., Henrique, A., & Penteado, H. L. de B. (2022). Classificação sísmica multi-atributos na Formação Barra Velha do Campo de Búzios a partir de algoritmos de aprendizado não-supervisionado. In Anais. Campinas: UNICAMP. Recuperado de http://www.geoquantificacao.com.br/

    • NLM

      Gorla FFL, Cardoso GL, Carneiro C de C, Henrique A, Penteado HL de B. Classificação sísmica multi-atributos na Formação Barra Velha do Campo de Búzios a partir de algoritmos de aprendizado não-supervisionado [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://www.geoquantificacao.com.br/

    • Vancouver

      Gorla FFL, Cardoso GL, Carneiro C de C, Henrique A, Penteado HL de B. Classificação sísmica multi-atributos na Formação Barra Velha do Campo de Búzios a partir de algoritmos de aprendizado não-supervisionado [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://www.geoquantificacao.com.br/

  • Trabalho de evento-resumo

    Análise de agrupamentos como ferramenta para compartimentação de tipos de águas de formação no Campo de Búzios (2022)

    Gorla, Felipe Ferreira Luiz; Nogueira, Jordão Douglas de Lima; Santos, Saulo Bertolino dos; Fontes, Rosane Alves; Sacorague, Luis Alexandre; Henrique, Andre; Penteado, Henrique Luiz de Barros; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Anais. Conference titles: Simpósio de Quantificação em Geociências. Unidade: EP

    Assunto: PRÉ-SAL

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    • ABNT

      GORLA, Felipe Ferreira Luiz et al. Análise de agrupamentos como ferramenta para compartimentação de tipos de águas de formação no Campo de Búzios. 2022, Anais.. Campinas: UNICAMP, 2022. Disponível em: http://www.geoquantificacao.com.br/. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Gorla, F. F. L., Nogueira, J. D. de L., Santos, S. B. dos, Fontes, R. A., Sacorague, L. A., Henrique, A., et al. (2022). Análise de agrupamentos como ferramenta para compartimentação de tipos de águas de formação no Campo de Búzios. In Anais. Campinas: UNICAMP. Recuperado de http://www.geoquantificacao.com.br/

    • NLM

      Gorla FFL, Nogueira JD de L, Santos SB dos, Fontes RA, Sacorague LA, Henrique A, Penteado HL de B, Carneiro C de C. Análise de agrupamentos como ferramenta para compartimentação de tipos de águas de formação no Campo de Búzios [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://www.geoquantificacao.com.br/

    • Vancouver

      Gorla FFL, Nogueira JD de L, Santos SB dos, Fontes RA, Sacorague LA, Henrique A, Penteado HL de B, Carneiro C de C. Análise de agrupamentos como ferramenta para compartimentação de tipos de águas de formação no Campo de Búzios [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://www.geoquantificacao.com.br/

  • Trabalho de evento-resumo

    Cluster analysis using unsupervised algorithms for electrofacies classification in the Ariri Formation: Santos Basin (2022)

    Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Gorla, Felipe Ferreira Luiz

    Source: Rio Oil and Gas Expo and Conference. Conference titles: Rio Oil & Gas Expo and Conference. Unidade: EP

    Assunto: PRÉ-SAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CARNEIRO, Cleyton de Carvalho e GORLA, Felipe Ferreira Luiz. Cluster analysis using unsupervised algorithms for electrofacies classification in the Ariri Formation: Santos Basin. 2022, Anais.. Rio de Janeiro: IBP, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.48072/2525-7579.rog.2022.001. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Carneiro, C. de C., & Gorla, F. F. L. (2022). Cluster analysis using unsupervised algorithms for electrofacies classification in the Ariri Formation: Santos Basin. In Rio Oil and Gas Expo and Conference. Rio de Janeiro: IBP. doi:10.48072/2525-7579.rog.2022.001

    • NLM

      Carneiro C de C, Gorla FFL. Cluster analysis using unsupervised algorithms for electrofacies classification in the Ariri Formation: Santos Basin [Internet]. Rio Oil and Gas Expo and Conference. 2022 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.48072/2525-7579.rog.2022.001

    • Vancouver

      Carneiro C de C, Gorla FFL. Cluster analysis using unsupervised algorithms for electrofacies classification in the Ariri Formation: Santos Basin [Internet]. Rio Oil and Gas Expo and Conference. 2022 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.48072/2525-7579.rog.2022.001

  • Artigo de periodico

    An experimental study of gas solubility in glycerin based drilling fluid applied to well control (2021)

    Duarte, Antonio Carlos Magalhães; Ribeiro, Paulo R; KIM, Nilo Ricardo; Mendes, José Ricardo Pelaquim; Policarpo, Nara Angélica; Vianna, Angelo

    Source: Journal of Petroleum Science and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: PERFURAÇÃO DE POÇOS, FLUÍDOS DE PERFURAÇÃO, SOLUBILIDADE

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      DUARTE, Antonio Carlos Magalhães et al. An experimental study of gas solubility in glycerin based drilling fluid applied to well control. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 207, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109194. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Duarte, A. C. M., Ribeiro, P. R., KIM, N. R., Mendes, J. R. P., Policarpo, N. A., & Vianna, A. (2021). An experimental study of gas solubility in glycerin based drilling fluid applied to well control. Journal of Petroleum Science and Engineering, 207. doi:10.1016/j.petrol.2021.109194

    • NLM

      Duarte ACM, Ribeiro PR, KIM NR, Mendes JRP, Policarpo NA, Vianna A. An experimental study of gas solubility in glycerin based drilling fluid applied to well control [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021 ; 207[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109194

    • Vancouver

      Duarte ACM, Ribeiro PR, KIM NR, Mendes JRP, Policarpo NA, Vianna A. An experimental study of gas solubility in glycerin based drilling fluid applied to well control [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021 ; 207[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109194

  • Artigo de periodico

    Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization (2021)

    Oliveira, Lucas Abreu Blanes de; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Trends in Petroleum Engineering. Unidade: EP

    Assunto: INDÚSTRIA 4.0 PETRÓLEO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Lucas Abreu Blanes de e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization. Trends in Petroleum Engineering, v. 1, n. 1, p. 1-3, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.53902/TPE.2021.01.000504. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Oliveira, L. A. B. de, & Carneiro, C. de C. (2021). Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization. Trends in Petroleum Engineering, 1( 1), 1-3. doi:10.53902/TPE.2021.01.000504

    • NLM

      Oliveira LAB de, Carneiro C de C. Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization [Internet]. Trends in Petroleum Engineering. 2021 ;1( 1): 1-3.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.53902/TPE.2021.01.000504

    • Vancouver

      Oliveira LAB de, Carneiro C de C. Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization [Internet]. Trends in Petroleum Engineering. 2021 ;1( 1): 1-3.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.53902/TPE.2021.01.000504

  • Artigo de periodico

    Numerical analysis of the cargo transfer vessel offloading operation in a Brazilian oil field (2021)

    Tannuri, Eduardo Aoun ; Huang, Alex Saratani; Queiroz Filho, Asdrubal do Nascimento ; Ferreira, Marcos David ; Passarelli, Fábio M.; Korneliussen, Pål B.; Stuberg, Petter

    Source: Ocean Engineering. Unidade: EP

    Subjects: SIMULAÇÃO, SISTEMAS DE POSICIONAMENTO DINÂMICO, SISTEMAS DINÂMICOS, NAVIO TANQUE

    PrivadoAcesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TANNURI, Eduardo Aoun et al. Numerical analysis of the cargo transfer vessel offloading operation in a Brazilian oil field. Ocean Engineering, v. 221, p. 1-25, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.108467. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Tannuri, E. A., Huang, A. S., Queiroz Filho, A. do N., Ferreira, M. D., Passarelli, F. M., Korneliussen, P. B., & Stuberg, P. (2021). Numerical analysis of the cargo transfer vessel offloading operation in a Brazilian oil field. Ocean Engineering, 221, 1-25. doi:10.1016/j.oceaneng.2020.108467

    • NLM

      Tannuri EA, Huang AS, Queiroz Filho A do N, Ferreira MD, Passarelli FM, Korneliussen PB, Stuberg P. Numerical analysis of the cargo transfer vessel offloading operation in a Brazilian oil field [Internet]. Ocean Engineering. 2021 ; 221 1-25.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.108467

    • Vancouver

      Tannuri EA, Huang AS, Queiroz Filho A do N, Ferreira MD, Passarelli FM, Korneliussen PB, Stuberg P. Numerical analysis of the cargo transfer vessel offloading operation in a Brazilian oil field [Internet]. Ocean Engineering. 2021 ; 221 1-25.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.108467

  • Artigo de periodico

    Influence of carbonate reservoir mineral heterogeneities on contact angle measurements (2021)

    Ferrari, Jean Vicente ; Silveira, Bruno Marco de Oliveira; Arismendi Florez, Jhonatan Jair; Fagundes, Thais Bortotti; Silva, Mayara Antunes da Trindade; Skinner, Rodrigo; Ulsen, Carina ; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Journal of Petroleum Science and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: PRÉ-SAL, MINERAIS, CARBONATOS, CARBONATOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERRARI, Jean Vicente et al. Influence of carbonate reservoir mineral heterogeneities on contact angle measurements. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 199, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.108313. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Ferrari, J. V., Silveira, B. M. de O., Arismendi Florez, J. J., Fagundes, T. B., Silva, M. A. da T., Skinner, R., et al. (2021). Influence of carbonate reservoir mineral heterogeneities on contact angle measurements. Journal of Petroleum Science and Engineering, 199. doi:10.1016/j.petrol.2020.108313

    • NLM

      Ferrari JV, Silveira BM de O, Arismendi Florez JJ, Fagundes TB, Silva MA da T, Skinner R, Ulsen C, Carneiro C de C. Influence of carbonate reservoir mineral heterogeneities on contact angle measurements [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021 ;199[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.108313

    • Vancouver

      Ferrari JV, Silveira BM de O, Arismendi Florez JJ, Fagundes TB, Silva MA da T, Skinner R, Ulsen C, Carneiro C de C. Influence of carbonate reservoir mineral heterogeneities on contact angle measurements [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2021 ;199[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2020.108313

  • Artigo de periodico

    Optimization of ionic concentrations in engineered water injection in carbonate reservoir through ANN and FGA (2021)

    Reginato, Leonardo Fonseca; Pedroni, Lucas Gomes; Compan, André Luiz Martins; Skinner, Rodrigo; Pinto, Marcio Augusto Sampaio

    Source: Oil & Gas Science and Technology. Unidade: EP

    Subjects: RESERVATÓRIOS, INJEÇÃO (ENGENHARIA), CARBONATOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      REGINATO, Leonardo Fonseca et al. Optimization of ionic concentrations in engineered water injection in carbonate reservoir through ANN and FGA. Oil & Gas Science and Technology, v. 76, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2516/ogst/2020094. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Reginato, L. F., Pedroni, L. G., Compan, A. L. M., Skinner, R., & Pinto, M. A. S. (2021). Optimization of ionic concentrations in engineered water injection in carbonate reservoir through ANN and FGA. Oil & Gas Science and Technology, 76. doi:10.2516/ogst/2020094

    • NLM

      Reginato LF, Pedroni LG, Compan ALM, Skinner R, Pinto MAS. Optimization of ionic concentrations in engineered water injection in carbonate reservoir through ANN and FGA [Internet]. Oil & Gas Science and Technology. 2021 ; 76[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.2516/ogst/2020094

    • Vancouver

      Reginato LF, Pedroni LG, Compan ALM, Skinner R, Pinto MAS. Optimization of ionic concentrations in engineered water injection in carbonate reservoir through ANN and FGA [Internet]. Oil & Gas Science and Technology. 2021 ; 76[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.2516/ogst/2020094

  • Trabalho de evento

    Geração de perfis sintéticos em reservatórios carbonáticos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquinas (2020)

    Oliveira, Lucas Abreu Blanes de; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Rio Oil & Gas Expo and Conference. Conference titles: Rio Oil & Gas Expo and Conference. Unidade: EP

    Subjects: ESPECTROSCOPIA ATÔMICA, PRÉ-SAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Lucas Abreu Blanes de e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Geração de perfis sintéticos em reservatórios carbonáticos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquinas. 2020, Anais.. Rio de Janeiro: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.48072/2525-7579.ROG.2020.009. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Oliveira, L. A. B. de, & Carneiro, C. de C. (2020). Geração de perfis sintéticos em reservatórios carbonáticos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquinas. In Rio Oil & Gas Expo and Conference. Rio de Janeiro: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.48072/2525-7579.ROG.2020.009

    • NLM

      Oliveira LAB de, Carneiro C de C. Geração de perfis sintéticos em reservatórios carbonáticos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquinas [Internet]. Rio Oil & Gas Expo and Conference. 2020 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.48072/2525-7579.ROG.2020.009

    • Vancouver

      Oliveira LAB de, Carneiro C de C. Geração de perfis sintéticos em reservatórios carbonáticos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquinas [Internet]. Rio Oil & Gas Expo and Conference. 2020 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.48072/2525-7579.ROG.2020.009

  • Artigo de periodico

    Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images (2019)

    Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Michelon, Mateus Fontana; Gioria, Rafael dos Santos

    Source: Journal of Petroleum Science and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PETROGRAFIA, ROCHAS SEDIMENTARES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RUBO, Rafael Andrello et al. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 183, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106382. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Rubo, R. A., Carneiro, C. de C., Michelon, M. F., & Gioria, R. dos S. (2019). Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images. Journal of Petroleum Science and Engineering, 183. doi:10.1016/j.petrol.2019.106382

    • NLM

      Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2019 ;183[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106382

    • Vancouver

      Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2019 ;183[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106382

  • Trabalho de evento-resumo

    Comparison of two mathematical models of the process of CO2 separation from gaseous hydrocarbons by membrane permeation (2019)

    Moretti, Fausto Soares; Aimoli, Cassiano Gomes ; Pessôa Filho, Pedro de Alcântara

    Source: Proceedings of PSE-BR 2019. Conference titles: Brazilian Congress on Process Systems Engineering. Unidade: EP

    Subjects: DIÓXIDO DE CARBONO, HIDROCARBONETOS, MEMBRANAS DE SEPARAÇÃO, PRÉ-SAL

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MORETTI, Fausto Soares e AIMOLI, Cassiano Gomes e PESSÔA FILHO, Pedro de Alcântara. Comparison of two mathematical models of the process of CO2 separation from gaseous hydrocarbons by membrane permeation. 2019, Anais.. Rio De Janeiro: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.ufrgs.br/psebr/wp-content/uploads/2019/11/PSEBR2019.pdf. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Moretti, F. S., Aimoli, C. G., & Pessôa Filho, P. de A. (2019). Comparison of two mathematical models of the process of CO2 separation from gaseous hydrocarbons by membrane permeation. In Proceedings of PSE-BR 2019. Rio De Janeiro: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.ufrgs.br/psebr/wp-content/uploads/2019/11/PSEBR2019.pdf

    • NLM

      Moretti FS, Aimoli CG, Pessôa Filho P de A. Comparison of two mathematical models of the process of CO2 separation from gaseous hydrocarbons by membrane permeation [Internet]. Proceedings of PSE-BR 2019. 2019 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://www.ufrgs.br/psebr/wp-content/uploads/2019/11/PSEBR2019.pdf

    • Vancouver

      Moretti FS, Aimoli CG, Pessôa Filho P de A. Comparison of two mathematical models of the process of CO2 separation from gaseous hydrocarbons by membrane permeation [Internet]. Proceedings of PSE-BR 2019. 2019 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://www.ufrgs.br/psebr/wp-content/uploads/2019/11/PSEBR2019.pdf

  • Artigo de periodico

    Integrating real time optimization and model predictive control of a crude distillation unit (2019)

    Martin, Paulo Alexandre ; Zanin, Antônio Carlos ; Odloak, Darci

    Source: Brazilian Journal of Chemical Engineering. Unidade: EP

    Subjects: TEMPO-REAL, CONTROLE PREDITIVO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MARTIN, Paulo Alexandre e ZANIN, Antônio Carlos e ODLOAK, Darci. Integrating real time optimization and model predictive control of a crude distillation unit. Brazilian Journal of Chemical Engineering, v. 36, n. 3, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/0104-6632.20190363s20170578. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Martin, P. A., Zanin, A. C., & Odloak, D. (2019). Integrating real time optimization and model predictive control of a crude distillation unit. Brazilian Journal of Chemical Engineering, 36( 3). doi:10.1590/0104-6632.20190363s20170578

    • NLM

      Martin PA, Zanin AC, Odloak D. Integrating real time optimization and model predictive control of a crude distillation unit [Internet]. Brazilian Journal of Chemical Engineering. 2019 ; 36( 3):[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0104-6632.20190363s20170578

    • Vancouver

      Martin PA, Zanin AC, Odloak D. Integrating real time optimization and model predictive control of a crude distillation unit [Internet]. Brazilian Journal of Chemical Engineering. 2019 ; 36( 3):[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0104-6632.20190363s20170578

  • Artigo de periodico

    Construction of synthetic carbonate plugs: A review and some recent developments (2019)

    Arismendi Florez, Jhonatan Jair; Ferrari, Jean Vicente ; Michelon, Mateus Fontana; Ulsen, Carina

    Source: Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP Energies nouvelles. Unidade: EP

    Subjects: PROCESSAMENTO MINERAL, RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ARISMENDI FLOREZ, Jhonatan Jair et al. Construction of synthetic carbonate plugs: A review and some recent developments. Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP Energies nouvelles, v. 74, p. 17 article 29, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2516/ogst/2019001. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Arismendi Florez, J. J., Ferrari, J. V., Michelon, M. F., & Ulsen, C. (2019). Construction of synthetic carbonate plugs: A review and some recent developments. Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP Energies nouvelles, 74, 17 article 29. doi:10.2516/ogst/2019001

    • NLM

      Arismendi Florez JJ, Ferrari JV, Michelon MF, Ulsen C. Construction of synthetic carbonate plugs: A review and some recent developments [Internet]. Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP Energies nouvelles. 2019 ; 74 17 article 29.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.2516/ogst/2019001

    • Vancouver

      Arismendi Florez JJ, Ferrari JV, Michelon MF, Ulsen C. Construction of synthetic carbonate plugs: A review and some recent developments [Internet]. Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP Energies nouvelles. 2019 ; 74 17 article 29.[citado 2024 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.2516/ogst/2019001

  • Trabalho de evento

    Locação de poço de petróleo pioneiro em bacia offshore baseado em decisão multicritério por Lógica Fuzzy e índice somativo (2018)

    Silva, Reinaldo Machado Tavares da; Nascimento, Diego Potomati Vaccaro; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia. Unidade: EP

    Subjects: HIDROCARBONETOS, LÓGICA FUZZY

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Reinaldo Machado Tavares da e NASCIMENTO, Diego Potomati Vaccaro e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Locação de poço de petróleo pioneiro em bacia offshore baseado em decisão multicritério por Lógica Fuzzy e índice somativo. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia, 2018. Disponível em: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/4900.pdf. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Silva, R. M. T. da, Nascimento, D. P. V., & Carneiro, C. de C. (2018). Locação de poço de petróleo pioneiro em bacia offshore baseado em decisão multicritério por Lógica Fuzzy e índice somativo. In Anais. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia. Recuperado de http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/4900.pdf

    • NLM

      Silva RMT da, Nascimento DPV, Carneiro C de C. Locação de poço de petróleo pioneiro em bacia offshore baseado em decisão multicritério por Lógica Fuzzy e índice somativo [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/4900.pdf

    • Vancouver

      Silva RMT da, Nascimento DPV, Carneiro C de C. Locação de poço de petróleo pioneiro em bacia offshore baseado em decisão multicritério por Lógica Fuzzy e índice somativo [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/4900.pdf

  • Trabalho de evento

    Classificação de litofácies em sequências evaporíticas: exemplos de aplicação a partir de redes neurais artificiais não supervisionadas (2018)

    Gorla, Felipe Ferreira Luiz; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Gioria, Rafael dos Santos

    Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia. Unidade: EP

    Subjects: REDES NEURAIS, PERFILAGEM A POÇO ABERTO

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      GORLA, Felipe Ferreira Luiz e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho e GIORIA, Rafael dos Santos. Classificação de litofácies em sequências evaporíticas: exemplos de aplicação a partir de redes neurais artificiais não supervisionadas. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia, 2018. Disponível em: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/7492.pdf. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Gorla, F. F. L., Carneiro, C. de C., & Gioria, R. dos S. (2018). Classificação de litofácies em sequências evaporíticas: exemplos de aplicação a partir de redes neurais artificiais não supervisionadas. In Anais. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia. Recuperado de http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/7492.pdf

    • NLM

      Gorla FFL, Carneiro C de C, Gioria R dos S. Classificação de litofácies em sequências evaporíticas: exemplos de aplicação a partir de redes neurais artificiais não supervisionadas [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/7492.pdf

    • Vancouver

      Gorla FFL, Carneiro C de C, Gioria R dos S. Classificação de litofácies em sequências evaporíticas: exemplos de aplicação a partir de redes neurais artificiais não supervisionadas [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/7492.pdf

  • Trabalho de evento-resumo

    Colunas litológicas semiautomatizadas em perfis de poços baseadas em algoritmos de inteligência artificial (2018)

    Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Santos, Arthur Henrique Rodrigues; Spada, Nathalia Seiler; Gorla, Felipe Ferreira Luiz; Oliveira, Lucas Blanes de; Gioria, Rafael dos Santos

    Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia. Unidade: EP

    Subjects: REDES NEURAIS, PERFILAGEM A POÇO ABERTO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CARNEIRO, Cleyton de Carvalho et al. Colunas litológicas semiautomatizadas em perfis de poços baseadas em algoritmos de inteligência artificial. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia, 2018. Disponível em: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/8699.pdf. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Carneiro, C. de C., Santos, A. H. R., Spada, N. S., Gorla, F. F. L., Oliveira, L. B. de, & Gioria, R. dos S. (2018). Colunas litológicas semiautomatizadas em perfis de poços baseadas em algoritmos de inteligência artificial. In Anais. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia. Recuperado de http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/8699.pdf

    • NLM

      Carneiro C de C, Santos AHR, Spada NS, Gorla FFL, Oliveira LB de, Gioria R dos S. Colunas litológicas semiautomatizadas em perfis de poços baseadas em algoritmos de inteligência artificial [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/8699.pdf

    • Vancouver

      Carneiro C de C, Santos AHR, Spada NS, Gorla FFL, Oliveira LB de, Gioria R dos S. Colunas litológicas semiautomatizadas em perfis de poços baseadas em algoritmos de inteligência artificial [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/resumos/8699.pdf

  • Trabalho de evento

    Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas (2018)

    Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Michelon, Mateus Fontana; Gioria, Rafael dos Santos

    Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia. Unidade: EP

    Subjects: ROCHAS SEDIMENTARES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RUBO, Rafael Andrello et al. Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia, 2018. Disponível em: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf. Acesso em: 10 maio 2024.

    • APA

      Rubo, R. A., Carneiro, C. de C., Michelon, M. F., & Gioria, R. dos S. (2018). Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas. In Anais. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia. Recuperado de http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf

    • NLM

      Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf

    • Vancouver

      Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 10 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf

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