Geração de perfis sintéticos em reservatórios carbonáticos a partir de algoritmos de aprendizagem de máquinas (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP ; OLIVEIRA, LUCAS ABREU BLANES DE - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.48072/2525-7579.ROG.2020.009
- Subjects: ESPECTROSCOPIA ATÔMICA; PRÉ-SAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher place: Rio de Janeiro
- Date published: 2020
- Source:
- Título do periódico: Rio Oil & Gas Expo and Conference
- ISSN: 2525-7579
- Conference titles: Rio Oil & Gas Expo and Conference
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
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: 28 jul. 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 jul. 28 ] 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 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.48072/2525-7579.ROG.2020.009 - Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization
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Informações sobre o DOI: 10.48072/2525-7579.ROG.2020.009 (Fonte: oaDOI API)
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