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  • Trabalho de evento

    Data-Driven workflow for categorization of brines applied to a pre-salt field (2023)

    Fernandes, M. A.; Gildin, Eduardo; Pinto, Marcio Augusto Sampaio

    Source: Proceedings. Conference titles: Offshore Technology Conference Brasil. Unidade: EP

    Subjects: GEOLOGIA ESTRUTURAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, POÇOS, PRÉ-SAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERNANDES, M. A. e GILDIN, Eduardo e PINTO, Marcio Augusto Sampaio. Data-Driven workflow for categorization of brines applied to a pre-salt field. 2023, Anais.. Rio de Janeiro: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.4043/32950-MS. Acesso em: 17 ago. 2024.

    • APA

      Fernandes, M. A., Gildin, E., & Pinto, M. A. S. (2023). Data-Driven workflow for categorization of brines applied to a pre-salt field. In Proceedings. Rio de Janeiro: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.4043/32950-MS

    • NLM

      Fernandes MA, Gildin E, Pinto MAS. Data-Driven workflow for categorization of brines applied to a pre-salt field [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 17 ] Available from: https://doi.org/10.4043/32950-MS

    • Vancouver

      Fernandes MA, Gildin E, Pinto MAS. Data-Driven workflow for categorization of brines applied to a pre-salt field [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 17 ] Available from: https://doi.org/10.4043/32950-MS

  • Parte de monografia/livro

    Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models (2023)

    Tamoto, Hugo; Contreras, Rodrigo Colnago ; Santos, Francisco Lledo dos ; Viana, Monique Simplicio ; Gioria, Rafael dos Santos ; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Source: Artificial Intelligence and Soft Computing. Conference titles: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Unidade: EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, POÇOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TAMOTO, Hugo et al. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models. Artificial Intelligence and Soft Computing. Tradução . Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2023. v. 13588. p. 115–130. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11. Acesso em: 17 ago. 2024.

    • APA

      Tamoto, H., Contreras, R. C., Santos, F. L. dos, Viana, M. S., Gioria, R. dos S., & Carneiro, C. de C. (2023). Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models. In Artificial Intelligence and Soft Computing (Vol. 13588, p. 115–130). Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-23492-7_11

    • NLM

      Tamoto H, Contreras RC, Santos FL dos, Viana MS, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models [Internet]. In: Artificial Intelligence and Soft Computing. Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo; 2023. p. 115–130.[citado 2024 ago. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11

    • Vancouver

      Tamoto H, Contreras RC, Santos FL dos, Viana MS, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models [Internet]. In: Artificial Intelligence and Soft Computing. Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo; 2023. p. 115–130.[citado 2024 ago. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11
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