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Artigo de periodico
Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images (2023)
Rubo, Rafael Andrello; Michelon, Mateus Fontana; Carneiro, Cleyton de Carvalho
Source: Earth Science Informatics. Unidade: EP
Subjects: PETROGRAFIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RUBO, Rafael Andrello e MICHELON, Mateus Fontana e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images. Earth Science Informatics, p. 10 2023, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12145-022-00901-9. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Rubo, R. A., Michelon, M. F., & Carneiro, C. de C. (2023). Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images. Earth Science Informatics, 10 2023. doi:10.1007/s12145-022-00901-9
NLM
Rubo RA, Michelon MF, Carneiro C de C. Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images [Internet]. Earth Science Informatics. 2023 ;10 2023.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12145-022-00901-9
Vancouver
Rubo RA, Michelon MF, Carneiro C de C. Carbonate lithofacies classification in optical microscopy: a data‑centric approach using augmentation and GAN synthetic images [Internet]. Earth Science Informatics. 2023 ;10 2023.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12145-022-00901-9
Tese (Doutorado)
Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial (2022)
Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: PETROGRAFIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
RUBO, Rafael Andrello. Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Rubo, R. A. (2022). Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/
NLM
Rubo RA. Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/
Vancouver
Rubo RA. Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/
Trabalho de evento-resumo
Petrografia digital: litofácies carbonáticas classificadas a partir de data augmentation e machine learning em imagens de lâminas delgadas (2021)
Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho
Source: Anais v. 2. Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia. Geologia e Sociedade: Construindo pontes para um planeta sustentável. Unidade: EP
Subjects: ROCHAS SEDIMENTARES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PETROGRAFIA
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ABNT
RUBO, Rafael Andrello e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Petrografia digital: litofácies carbonáticas classificadas a partir de data augmentation e machine learning em imagens de lâminas delgadas. 2021, Anais.. Brasilia: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://50cbg.com/anais/. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Rubo, R. A., & Carneiro, C. de C. (2021). Petrografia digital: litofácies carbonáticas classificadas a partir de data augmentation e machine learning em imagens de lâminas delgadas. In Anais v. 2. Brasilia: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://50cbg.com/anais/
NLM
Rubo RA, Carneiro C de C. Petrografia digital: litofácies carbonáticas classificadas a partir de data augmentation e machine learning em imagens de lâminas delgadas [Internet]. Anais v. 2. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://50cbg.com/anais/
Vancouver
Rubo RA, Carneiro C de C. Petrografia digital: litofácies carbonáticas classificadas a partir de data augmentation e machine learning em imagens de lâminas delgadas [Internet]. Anais v. 2. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://50cbg.com/anais/
Artigo de periodico
Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images (2019)
Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Michelon, Mateus Fontana; Gioria, Rafael dos Santos
Source: Journal of Petroleum Science and Engineering. Unidade: EP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PETROGRAFIA, ROCHAS SEDIMENTARES
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ABNT
RUBO, Rafael Andrello et al. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 183, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106382. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Rubo, R. A., Carneiro, C. de C., Michelon, M. F., & Gioria, R. dos S. (2019). Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images. Journal of Petroleum Science and Engineering, 183. doi:10.1016/j.petrol.2019.106382
NLM
Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2019 ;183[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106382
Vancouver
Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Digital petrography: Mineralogy and porosity identification using machine learning algorithms in petrographic thin section images [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2019 ;183[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106382
Trabalho de evento
Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas (2018)
Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho ; Michelon, Mateus Fontana; Gioria, Rafael dos Santos
Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia. Unidade: EP
Subjects: ROCHAS SEDIMENTARES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RUBO, Rafael Andrello et al. Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia, 2018. Disponível em: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Rubo, R. A., Carneiro, C. de C., Michelon, M. F., & Gioria, R. dos S. (2018). Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas. In Anais. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Geologia. Recuperado de http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf
NLM
Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf
Vancouver
Rubo RA, Carneiro C de C, Michelon MF, Gioria R dos S. Inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de textura e porosidade em lâminas petrográficas de rochas carbonáticas [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: http://cbg2018anais.siteoficial.ws/anexos/anais49cbg.pdf

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