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Dissertação (Mestrado)
Techno-economic analysis of well perforating in the Brazilian pre-salt utilizing different guns conveyance methods (2023)
Zuliani, Paulo Celso Muratore; Policarpo, Nara Angélica (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO, COMPLETAÇÃO, ENGENHARIA DE PETRÓLEO, PRÉ-SAL
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ABNT
ZULIANI, Paulo Celso Muratore. Techno-economic analysis of well perforating in the Brazilian pre-salt utilizing different guns conveyance methods. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-06052024-085248/pt-br.php. Acesso em: 22 maio 2024.
APA
Zuliani, P. C. M. (2023). Techno-economic analysis of well perforating in the Brazilian pre-salt utilizing different guns conveyance methods (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-06052024-085248/pt-br.php
NLM
Zuliani PCM. Techno-economic analysis of well perforating in the Brazilian pre-salt utilizing different guns conveyance methods [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-06052024-085248/pt-br.php
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Zuliani PCM. Techno-economic analysis of well perforating in the Brazilian pre-salt utilizing different guns conveyance methods [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-06052024-085248/pt-br.php
Dissertação (Mestrado)
Neural network meta-models for FPSO motion estimation from environmental data (2023)
Cotrim, Lucas Pereira; Tannuri, Eduardo Aoun (Orientador) ; Costa, Anna Helena Reali (coorient)
Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENGENHARIA NAVAL E OCEÂNICA, REDES NEURAIS
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COTRIM, Lucas Pereira. Neural network meta-models for FPSO motion estimation from environmental data. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-02062023-080712/. Acesso em: 22 maio 2024.
APA
Cotrim, L. P. (2023). Neural network meta-models for FPSO motion estimation from environmental data (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-02062023-080712/
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Cotrim LP. Neural network meta-models for FPSO motion estimation from environmental data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-02062023-080712/
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Cotrim LP. Neural network meta-models for FPSO motion estimation from environmental data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-02062023-080712/
Tese (Doutorado)
Iterative Ensemble Smoother with adaptive localization and deep learning parameterization for carbonate reservoirs (2023)
Ranazzi, Paulo Henrique; Pinto, Marcio Augusto Sampaio (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: RESERVATÓRIOS, PETRÓLEO
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RANAZZI, Paulo Henrique. Iterative Ensemble Smoother with adaptive localization and deep learning parameterization for carbonate reservoirs. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-15022024-104316/pt-br.php. Acesso em: 22 maio 2024.
APA
Ranazzi, P. H. (2023). Iterative Ensemble Smoother with adaptive localization and deep learning parameterization for carbonate reservoirs (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-15022024-104316/pt-br.php
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Ranazzi PH. Iterative Ensemble Smoother with adaptive localization and deep learning parameterization for carbonate reservoirs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-15022024-104316/pt-br.php
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Ranazzi PH. Iterative Ensemble Smoother with adaptive localization and deep learning parameterization for carbonate reservoirs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-15022024-104316/pt-br.php
Dissertação (Mestrado)
An investigation of inspections by remotely operated vehicles in the offshore oil and gas structures (2023)
Dalhatu, Abdullahi Abba ; De Tomi, Giorgio Francesco Cesare (Orientador) ; Azevedo, Ricardo Cabral de (coorient)
Unidade: EP
Subjects: VEÍCULOS GUIADOS REMOTAMENTE, ESTRUTURAS OFFSHORE, ÓLEO E GAS
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ABNT
DALHATU, Abdullahi Abba. An investigation of inspections by remotely operated vehicles in the offshore oil and gas structures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-13122023-090431/. Acesso em: 22 maio 2024.
APA
Dalhatu, A. A. (2023). An investigation of inspections by remotely operated vehicles in the offshore oil and gas structures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-13122023-090431/
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Dalhatu AA. An investigation of inspections by remotely operated vehicles in the offshore oil and gas structures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-13122023-090431/
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Dalhatu AA. An investigation of inspections by remotely operated vehicles in the offshore oil and gas structures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-13122023-090431/
Dissertação (Mestrado)
Analysis of the challenges and solutions to boost operational performance of exploratory wells in the Brazilian pre-salt oil fields (2023)
Ribeiro, Rodrigo Rodrigues; De Tomi, Giorgio Francesco Cesare (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: ÓLEO E GAS, PETRÓLEO, PERFURAÇÃO DE POÇOS, PERFURAÇÃO MARÍTIMA
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RIBEIRO, Rodrigo Rodrigues. Analysis of the challenges and solutions to boost operational performance of exploratory wells in the Brazilian pre-salt oil fields. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-03012024-123417/pt-br.php. Acesso em: 22 maio 2024.
APA
Ribeiro, R. R. (2023). Analysis of the challenges and solutions to boost operational performance of exploratory wells in the Brazilian pre-salt oil fields (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-03012024-123417/pt-br.php
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Ribeiro RR. Analysis of the challenges and solutions to boost operational performance of exploratory wells in the Brazilian pre-salt oil fields [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-03012024-123417/pt-br.php
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Ribeiro RR. Analysis of the challenges and solutions to boost operational performance of exploratory wells in the Brazilian pre-salt oil fields [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-03012024-123417/pt-br.php
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: 22 maio 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/
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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 maio 22 ] 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 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-26082022-083727/
Dissertação (Mestrado)
New methodology to improve the optimization of intelligent well completion using production parameters in real-time (2022)
Schaefer, Bruno da Cruz; Pinto, Marcio Augusto Sampaio (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO, COMPLETAÇÃO, ENGENHARIA DE PETRÓLEO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCHAEFER, Bruno da Cruz. New methodology to improve the optimization of intelligent well completion using production parameters in real-time. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23032023-074058/. Acesso em: 22 maio 2024.
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Schaefer, B. da C. (2022). New methodology to improve the optimization of intelligent well completion using production parameters in real-time (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23032023-074058/
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Schaefer B da C. New methodology to improve the optimization of intelligent well completion using production parameters in real-time [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23032023-074058/
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Schaefer B da C. New methodology to improve the optimization of intelligent well completion using production parameters in real-time [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-23032023-074058/
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: 22 maio 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/
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Reis LB. Parametric geometry optimization of an ejector for compression. [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 22 ] 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 maio 22 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 22 maio 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 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24052021-094502/
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Marum VJ de O. Efficiency analysis of an incompressible-flow ejector using Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations and mathematical modeling. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24052021-094502/
Tese (Doutorado)
Sustainable management of resources and reserves in small-scale mining (2014)
Seccatore, Jacopo; De Tomi, Giorgio Francesco Cesare (Orientador)
Unidade: EP
Assunto: MINERAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SECCATORE, Jacopo. Sustainable management of resources and reserves in small-scale mining. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24042015-145743/. Acesso em: 22 maio 2024.
APA
Seccatore, J. (2014). Sustainable management of resources and reserves in small-scale mining (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24042015-145743/
NLM
Seccatore J. Sustainable management of resources and reserves in small-scale mining [Internet]. 2014 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24042015-145743/
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Seccatore J. Sustainable management of resources and reserves in small-scale mining [Internet]. 2014 ;[citado 2024 maio 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-24042015-145743/

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