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Dissertação (Mestrado)
Modelagem numérica da direção preferencial de propagação de uma fratura hidráulica em um meio poroelástico bidimensional utilizando elementos coesivos (2023)
Araújo, Kealanã Moura de; Carrion, Ronaldo (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: ENGENHARIA DE PETRÓLEO, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, FRATURAS
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ABNT
ARAÚJO, Kealanã Moura de. Modelagem numérica da direção preferencial de propagação de uma fratura hidráulica em um meio poroelástico bidimensional utilizando elementos coesivos. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-22082023-100951/. Acesso em: 13 jun. 2024.
APA
Araújo, K. M. de. (2023). Modelagem numérica da direção preferencial de propagação de uma fratura hidráulica em um meio poroelástico bidimensional utilizando elementos coesivos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-22082023-100951/
NLM
Araújo KM de. Modelagem numérica da direção preferencial de propagação de uma fratura hidráulica em um meio poroelástico bidimensional utilizando elementos coesivos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-22082023-100951/
Vancouver
Araújo KM de. Modelagem numérica da direção preferencial de propagação de uma fratura hidráulica em um meio poroelástico bidimensional utilizando elementos coesivos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-22082023-100951/
Dissertação (Mestrado)
Application of machine learning techniques for modeling of relative permeability in engineered water injection in carbonate reservoirs (2022)
Reginato, Leonardo Fonseca; Pinto, Marcio Augusto Sampaio (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: CARBONATOS, RESERVATÓRIOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INJEÇÃO (ENGENHARIA)
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ABNT
REGINATO, Leonardo Fonseca. Application of machine learning techniques for modeling of relative permeability in engineered water injection in carbonate reservoirs. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-26082022-083727/. Acesso em: 13 jun. 2024.
APA
Reginato, L. F. (2022). Application of machine learning techniques for modeling of relative permeability in engineered water injection in carbonate reservoirs (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-26082022-083727/
NLM
Reginato LF. Application of machine learning techniques for modeling of relative permeability in engineered water injection in carbonate reservoirs [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-26082022-083727/
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Reginato LF. Application of machine learning techniques for modeling of relative permeability in engineered water injection in carbonate reservoirs [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-26082022-083727/
Dissertação (Mestrado)
Parametric geometry optimization of an ejector for compression. (2021)
Reis, Livia Bueno; Gioria, Rafael dos Santos (Orientador)
Unidade: EP
Assunto: DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL
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ABNT
REIS, Livia Bueno. Parametric geometry optimization of an ejector for compression. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23092021-111212/. Acesso em: 13 jun. 2024.
APA
Reis, L. B. (2021). Parametric geometry optimization of an ejector for compression. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23092021-111212/
NLM
Reis LB. Parametric geometry optimization of an ejector for compression. [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23092021-111212/
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Reis LB. Parametric geometry optimization of an ejector for compression. [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23092021-111212/
Dissertação (Mestrado)
Efficiency analysis of an incompressible-flow ejector using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and mathematical modeling. (2020)
Marum, Victor Jorge de Oliveira; Gioria, Rafael dos Santos (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL, CARBONO, DIÓXIDO DE CARBONO
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ABNT
MARUM, Victor Jorge de Oliveira. Efficiency analysis of an incompressible-flow ejector using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and mathematical modeling. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24052021-094502/. Acesso em: 13 jun. 2024.
APA
Marum, V. J. de O. (2020). Efficiency analysis of an incompressible-flow ejector using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and mathematical modeling. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24052021-094502/
NLM
Marum VJ de O. Efficiency analysis of an incompressible-flow ejector using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and mathematical modeling. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24052021-094502/
Vancouver
Marum VJ de O. Efficiency analysis of an incompressible-flow ejector using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and mathematical modeling. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24052021-094502/

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