Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: GIORIA, RAFAEL DOS SANTOS - EP ; CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP ; TAMOTO, HUGO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1016/j.petrol.2022.111169
- Subjects: PETROGRAFIA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Petroleum Science and Engineering
- ISSN: 0920-4105
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 220, 10 p., 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
TAMOTO, Hugo e GIORIA, Rafael dos Santos e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 220, p. 10 , 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111169. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Tamoto, H., Gioria, R. dos S., & Carneiro, C. de C. (2024). Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models. Journal of Petroleum Science and Engineering, 220, 10 . doi:10.1016/j.petrol.2022.111169 -
NLM
Tamoto H, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2024 ; 220 10 .[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111169 -
Vancouver
Tamoto H, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2024 ; 220 10 .[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111169 - Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models
- Enhancing wireline formation testing with explainable machine learning: Predicting effective and non-effective stations
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.petrol.2022.111169 (Fonte: oaDOI API)
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CARNEIRO-2024-Prediction_... |
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