Classificação e interpretação da coluna geológica de poços de petróleo via Self- Organizing Maps (SOM) (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP ; ULSEN, CARINA - EP
- Unidade: EP
- Subjects: PERFILAGEM DE PRODUÇÃO; ANÁLISE MULTIVARIADA; POÇOS
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira de Geologia
- Publisher place: São Paulo,
- Date published: 2016
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia
-
ABNT
SPADA, Nathalia Seiler et al. Classificação e interpretação da coluna geológica de poços de petróleo via Self- Organizing Maps (SOM). 2016, Anais.. São Paulo,: Sociedade Brasileira de Geologia, 2016. Disponível em: https://sbg.sitepessoal.com/anais48cbg/st06/ID8899.pdf. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Spada, N. S., Carneiro, C. de C., Guirro, A. C., Henrique, A., Ulsen, C., & Fraser, S. (2016). Classificação e interpretação da coluna geológica de poços de petróleo via Self- Organizing Maps (SOM). In Anais. São Paulo,: Sociedade Brasileira de Geologia. Recuperado de https://sbg.sitepessoal.com/anais48cbg/st06/ID8899.pdf -
NLM
Spada NS, Carneiro C de C, Guirro AC, Henrique A, Ulsen C, Fraser S. Classificação e interpretação da coluna geológica de poços de petróleo via Self- Organizing Maps (SOM) [Internet]. Anais. 2016 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://sbg.sitepessoal.com/anais48cbg/st06/ID8899.pdf -
Vancouver
Spada NS, Carneiro C de C, Guirro AC, Henrique A, Ulsen C, Fraser S. Classificação e interpretação da coluna geológica de poços de petróleo via Self- Organizing Maps (SOM) [Internet]. Anais. 2016 ;[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://sbg.sitepessoal.com/anais48cbg/st06/ID8899.pdf - Enhanced gold ore classification: A comparative cnalysis of machine learning techniques with textural and chemical data
- Imputation of gold recovery data from low grade gold ore using artifical neural network
- Self-organizing maps analysis of chemical-mineralogical gold ore characterization in support of geometallurgy
- Predicting gold accessibility from mineralogical characterization using machine learning algorithms
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| Tipo | Nome | Link | |
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Ulsen-2016 res.2783193.pd... |
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