Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP ; OLIVEIRA, LUCAS ABREU BLANES DE - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1111/1365-2478.13378
- Subjects: PRÉ-SAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Reino Unido
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Geophysical prospecting
- ISSN: 1365-2478
- Volume/Número/Paginação/Ano: p.1-29, 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
OLIVEIRA, Lucas Abreu Blanes de et al. Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs. Geophysical prospecting, p. 1-29, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1365-2478.13378. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Oliveira, L. A. B. de, Freitas, G. do N., Pesce, P. B. C., & Carneiro, C. de C. (2023). Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs. Geophysical prospecting, 1-29. doi:10.1111/1365-2478.13378 -
NLM
Oliveira LAB de, Freitas G do N, Pesce PBC, Carneiro C de C. Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs [Internet]. Geophysical prospecting. 2023 ;1-29.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2478.13378 -
Vancouver
Oliveira LAB de, Freitas G do N, Pesce PBC, Carneiro C de C. Hybrid mineral model integrating probabilistic and machine learning approaches for the Brazilian pre-salt carbonate reservoirs [Internet]. Geophysical prospecting. 2023 ;1-29.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2478.13378 - Industry 4.0 and the future of reservoir exploration and characterization
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Informações sobre o DOI: 10.1111/1365-2478.13378 (Fonte: oaDOI API)
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