Enhancing wireline formation testing with explainable machine learning: Predicting effective and non-effective stations (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP ; TAMOTO, HUGO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1016/j.geoen.2023.212138
- Subjects: CARBONATOS; RESERVATÓRIOS; WIRELESS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Geoenergy Science and Engineering
- ISSN: 2949-8910
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.229, p. 1-8, 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. Enhancing wireline formation testing with explainable machine learning: Predicting effective and non-effective stations. Geoenergy Science and Engineering, v. 229, p. 1-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212138. Acesso em: 28 abr. 2024. -
APA
Tamoto, H., Gioria, R. dos S., & Carneiro, C. de C. (2023). Enhancing wireline formation testing with explainable machine learning: Predicting effective and non-effective stations. Geoenergy Science and Engineering, 229, 1-8. doi:10.1016/j.geoen.2023.212138 -
NLM
Tamoto H, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Enhancing wireline formation testing with explainable machine learning: Predicting effective and non-effective stations [Internet]. Geoenergy Science and Engineering. 2023 ;229 1-8.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212138 -
Vancouver
Tamoto H, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Enhancing wireline formation testing with explainable machine learning: Predicting effective and non-effective stations [Internet]. Geoenergy Science and Engineering. 2023 ;229 1-8.[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212138 - Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.geoen.2023.212138 (Fonte: oaDOI API)
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