Hybrid Machine Learning for Modeling the Relative Permeability Changes in Carbonate Reservoirs under Engineered Water Injection (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: GIORIA, RAFAEL DOS SANTOS - EP ; PINTO, MARCIO AUGUSTO SAMPAIO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/en16134849
- Subjects: PERMEABILIDADE DO SOLO; RESERVATÓRIOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
REGINATO, Leonardo Fonseca e GIORIA, Rafael dos Santos e PINTO, Marcio Augusto Sampaio. Hybrid Machine Learning for Modeling the Relative Permeability Changes in Carbonate Reservoirs under Engineered Water Injection. Energies, v. 16, n. 13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/en16134849. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Reginato, L. F., Gioria, R. dos S., & Pinto, M. A. S. (2023). Hybrid Machine Learning for Modeling the Relative Permeability Changes in Carbonate Reservoirs under Engineered Water Injection. Energies, 16( 13). doi:10.3390/en16134849 -
NLM
Reginato LF, Gioria R dos S, Pinto MAS. Hybrid Machine Learning for Modeling the Relative Permeability Changes in Carbonate Reservoirs under Engineered Water Injection [Internet]. Energies. 2023 ;16( 13):[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3390/en16134849 -
Vancouver
Reginato LF, Gioria R dos S, Pinto MAS. Hybrid Machine Learning for Modeling the Relative Permeability Changes in Carbonate Reservoirs under Engineered Water Injection [Internet]. Energies. 2023 ;16( 13):[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3390/en16134849 - Prediction of wettability alteration using the artificial neural networks in the salinity control of water injection in carbonate reservoirs
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Informações sobre o DOI: 10.3390/en16134849 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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Gioria-2023-Hybrid_machin... |
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