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  • Source: Applied Mathematical Modeling. Unidade: EP

    Subjects: TOPOLOGIA, INTERAÇÃO FLUIDO-ESTRUTURA, INTERPOLAÇÃO

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    • ABNT

      AZEVEDO, Anderson Soares da Costa et al. On the multi-objective perspective of discrete topology optimization in fluid-structure interaction problems. Applied Mathematical Modeling, v. 127, p. 1-17, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.11.024. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Azevedo, A. S. da C., Ranjbarzadeh, S., Gioria, R. dos S., Silva, E. C. N., & Sanches, R. P. (2024). On the multi-objective perspective of discrete topology optimization in fluid-structure interaction problems. Applied Mathematical Modeling, 127, 1-17. doi:10.1016/j.apm.2023.11.024
    • NLM

      Azevedo AS da C, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Silva ECN, Sanches RP. On the multi-objective perspective of discrete topology optimization in fluid-structure interaction problems [Internet]. Applied Mathematical Modeling. 2024 ; 127 1-17.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.11.024
    • Vancouver

      Azevedo AS da C, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Silva ECN, Sanches RP. On the multi-objective perspective of discrete topology optimization in fluid-structure interaction problems [Internet]. Applied Mathematical Modeling. 2024 ; 127 1-17.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.11.024
  • Source: Advances in Engineering Software. Unidade: EP

    Subjects: TURBULÊNCIA, PROGRAMAÇÃO LINEAR, TOPOLOGIA

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    • ABNT

      SIQUEIRA, Lucas O. et al. Topology optimization for stationary fluid–structure interaction problems with turbulent flow via sequential integer linear programming and smooth explicit boundaries. Advances in Engineering Software, v. Fe 2024, p. 1-20, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2024.103599. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Siqueira, L. O., Cortez, R. L., Sivapuram, R., Ranjbarzadeh, S., Gioria, R. dos S., Silva, E. C. N., & Picelli, R. (2024). Topology optimization for stationary fluid–structure interaction problems with turbulent flow via sequential integer linear programming and smooth explicit boundaries. Advances in Engineering Software, Fe 2024, 1-20. doi:10.1016/j.advengsoft.2024.103599
    • NLM

      Siqueira LO, Cortez RL, Sivapuram R, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Silva ECN, Picelli R. Topology optimization for stationary fluid–structure interaction problems with turbulent flow via sequential integer linear programming and smooth explicit boundaries. [Internet]. Advances in Engineering Software. 2024 ; Fe 2024 1-20.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2024.103599
    • Vancouver

      Siqueira LO, Cortez RL, Sivapuram R, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Silva ECN, Picelli R. Topology optimization for stationary fluid–structure interaction problems with turbulent flow via sequential integer linear programming and smooth explicit boundaries. [Internet]. Advances in Engineering Software. 2024 ; Fe 2024 1-20.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2024.103599
  • Source: Journal of applied geophysics. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, ANÁLISE DE ONDALETAS

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    • ABNT

      ZUNIGA, Nelson Ricardo Coelho Flores e GIORIA, Rafael dos Santos e CARMO, Bruno Souza. Spectral recomposition for optimizing starting points in Full-Waveform Inversion. Journal of applied geophysics, v. 215, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.105120. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Zuniga, N. R. C. F., Gioria, R. dos S., & Carmo, B. S. (2023). Spectral recomposition for optimizing starting points in Full-Waveform Inversion. Journal of applied geophysics, 215. doi:10.1016/j.jappgeo.2023.105120
    • NLM

      Zuniga NRCF, Gioria R dos S, Carmo BS. Spectral recomposition for optimizing starting points in Full-Waveform Inversion [Internet]. Journal of applied geophysics. 2023 ;215[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.105120
    • Vancouver

      Zuniga NRCF, Gioria R dos S, Carmo BS. Spectral recomposition for optimizing starting points in Full-Waveform Inversion [Internet]. Journal of applied geophysics. 2023 ;215[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2023.105120
  • Source: Energies. Unidade: EP

    Subjects: PERMEABILIDADE DO SOLO, RESERVATÓRIOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • 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: 23 abr. 2024.
    • 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 2024 abr. 23 ] 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 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.3390/en16134849
  • Source: Geoenergy Science and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: CARBONATOS, RESERVATÓRIOS, WIRELESS

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    • 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: 23 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. 23 ] 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. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212138
  • Source: Geoenergy Science and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: CARACTERIZAÇÃO TECNOLÓGICA DE ROCHAS, RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO, TENSÃO INTERFACIAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      GIORIA, Rafael dos Santos et al. Model selection for dynamic interfacial tension of dead crude oil/brine to estimate pressure and temperature effects on the equilibrium tension. Geoenergy Science and Engineering, v. 231, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212444. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Gioria, R. dos S., Silveira, B. M. de O., Skinner, R., Ulsen, C., Carneiro, C. de C., & Ferrari, J. V. (2023). Model selection for dynamic interfacial tension of dead crude oil/brine to estimate pressure and temperature effects on the equilibrium tension. Geoenergy Science and Engineering, 231. doi:10.1016/j.geoen.2023.212444
    • NLM

      Gioria R dos S, Silveira BM de O, Skinner R, Ulsen C, Carneiro C de C, Ferrari JV. Model selection for dynamic interfacial tension of dead crude oil/brine to estimate pressure and temperature effects on the equilibrium tension [Internet]. Geoenergy Science and Engineering. 2023 ;231[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212444
    • Vancouver

      Gioria R dos S, Silveira BM de O, Skinner R, Ulsen C, Carneiro C de C, Ferrari JV. Model selection for dynamic interfacial tension of dead crude oil/brine to estimate pressure and temperature effects on the equilibrium tension [Internet]. Geoenergy Science and Engineering. 2023 ;231[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212444
  • Source: Journal of Petroleum Science and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: PETROGRAFIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      TAMOTO, Hugo e GIORIA, Rafael dos Santos e CARNEIRO, Cleyton de Carvalho. Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 220, p. 10 , 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111169. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Tamoto, H., Gioria, R. dos S., & Carneiro, C. de C. (2023). Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models. Journal of Petroleum Science and Engineering, 220, 10 . doi:10.1016/j.petrol.2022.111169
    • NLM

      Tamoto H, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2023 ; 220 10 .[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111169
    • Vancouver

      Tamoto H, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Prediction of nuclear magnetic resonance porosity well-logs in a carbonate reservoir using supervised machine learning models [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2023 ; 220 10 .[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111169
  • Source: Artificial Intelligence and Soft Computing. Conference titles: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Unidade: EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, POÇOS

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    • 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: 23 abr. 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 abr. 23 ] 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 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11
  • Source: Software Impacts. Unidade: EP

    Subjects: PYTHON, VISUALIZAÇÃO

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    • ABNT

      GOUVÊA, Rodrigo César Teixeira de et al. IntraSOM: A comprehensive Python library for Self-Organizing Maps with hexagonal toroidal maps training and missing data handling. Software Impacts, v. 17, p. 6 , 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.simpa.2023.100570. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Gouvêa, R. C. T. de, Gioria, R. dos S., Marques, G. R., & Carneiro, C. de C. (2023). IntraSOM: A comprehensive Python library for Self-Organizing Maps with hexagonal toroidal maps training and missing data handling. Software Impacts, 17, 6 . doi:10.1016/j.simpa.2023.100570
    • NLM

      Gouvêa RCT de, Gioria R dos S, Marques GR, Carneiro C de C. IntraSOM: A comprehensive Python library for Self-Organizing Maps with hexagonal toroidal maps training and missing data handling [Internet]. Software Impacts. 2023 ; 17 6 .[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.simpa.2023.100570
    • Vancouver

      Gouvêa RCT de, Gioria R dos S, Marques GR, Carneiro C de C. IntraSOM: A comprehensive Python library for Self-Organizing Maps with hexagonal toroidal maps training and missing data handling [Internet]. Software Impacts. 2023 ; 17 6 .[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.simpa.2023.100570
  • Source: Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy. Unidade: EP

    Subjects: PRÉ-SAL, MINERAIS

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    • ABNT

      SILVEIRA, Bruno Marco de Oliveira et al. Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy, v. 310, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122414. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Silveira, B. M. de O., Ulsen, C., Carneiro, C. de C., Ferrari, J. V., Gioria, R. dos S., Arismendi Florez, J. J., et al. (2022). Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy, 310. doi:10.1016/j.fuel.2021.122414
    • NLM

      Silveira BM de O, Ulsen C, Carneiro C de C, Ferrari JV, Gioria R dos S, Arismendi Florez JJ, Fagundes TB, Silva MA da T, Skinner R. Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces [Internet]. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy. 2022 ; 310[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122414
    • Vancouver

      Silveira BM de O, Ulsen C, Carneiro C de C, Ferrari JV, Gioria R dos S, Arismendi Florez JJ, Fagundes TB, Silva MA da T, Skinner R. Influence of oil aging time, pressure and temperature on contact angle measurements of reservoir mineral surfaces [Internet]. Fuel The Science and Technology of Fuel and Energy. 2022 ; 310[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2021.122414
  • Source: Proceedings. Conference titles: US Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. Unidade: EP

    Subjects: RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO, MECÂNICA DE ROCHAS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      POLI, Renato Espirito Basso et al. Efficient and accurate thermoporoelastic fracture simulation based on adaptive multimeshing. 2022, Anais.. Santa Fé, NM: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.56952/ARMA-2022-2359. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Poli, R. E. B., Roseno, K. T. de C., Gioria, R. dos S., & Carrion, R. (2022). Efficient and accurate thermoporoelastic fracture simulation based on adaptive multimeshing. In Proceedings. Santa Fé, NM: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.56952/ARMA-2022-2359
    • NLM

      Poli REB, Roseno KT de C, Gioria R dos S, Carrion R. Efficient and accurate thermoporoelastic fracture simulation based on adaptive multimeshing [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.56952/ARMA-2022-2359
    • Vancouver

      Poli REB, Roseno KT de C, Gioria R dos S, Carrion R. Efficient and accurate thermoporoelastic fracture simulation based on adaptive multimeshing [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.56952/ARMA-2022-2359
  • Source: Computers & Fluids. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODOS TOPOLÓGICOS, TOPOLOGIA, INTERAÇÃO FLUIDO-ESTRUTURA, FLUXO LAMINAR DOS FLUÍDOS, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS

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

      SOUZA, Eduardo Moscatelli de et al. Hybrid geometry trimming algorithm based on Integer Linear Programming for fluid flow topology optimization. Computers & Fluids, v. 244, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2022.105561. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Souza, E. M. de, Sá, L. F. N. de, Ranjbarzadeh, S., Sanches, R. P., Gioria, R. dos S., & Silva, E. C. N. (2022). Hybrid geometry trimming algorithm based on Integer Linear Programming for fluid flow topology optimization. Computers & Fluids, 244. doi:10.1016/j.compfluid.2022.105561
    • NLM

      Souza EM de, Sá LFN de, Ranjbarzadeh S, Sanches RP, Gioria R dos S, Silva ECN. Hybrid geometry trimming algorithm based on Integer Linear Programming for fluid flow topology optimization [Internet]. Computers & Fluids. 2022 ; 244[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2022.105561
    • Vancouver

      Souza EM de, Sá LFN de, Ranjbarzadeh S, Sanches RP, Gioria R dos S, Silva ECN. Hybrid geometry trimming algorithm based on Integer Linear Programming for fluid flow topology optimization [Internet]. Computers & Fluids. 2022 ; 244[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compfluid.2022.105561
  • Source: Journal of Petroleum Science and Engineering. Unidade: EP

    Assunto: ÓLEO E GAS

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

      KUBOTA, Leonardo Kenji e GIORIA, Rafael dos Santos. Data-driven technique estimates skin factor and average pressure during oil-flowing periods. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 219, p. 17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111061. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Kubota, L. K., & Gioria, R. dos S. (2022). Data-driven technique estimates skin factor and average pressure during oil-flowing periods. Journal of Petroleum Science and Engineering, 219, 17. doi:10.1016/j.petrol.2022.111061
    • NLM

      Kubota LK, Gioria R dos S. Data-driven technique estimates skin factor and average pressure during oil-flowing periods [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022 ; 219 17.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111061
    • Vancouver

      Kubota LK, Gioria R dos S. Data-driven technique estimates skin factor and average pressure during oil-flowing periods [Internet]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022 ; 219 17.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111061
  • Source: Structural and Multidisciplinary Optimization. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODOS TOPOLÓGICOS, TOPOLOGIA, INTERAÇÃO FLUIDO-ESTRUTURA, FLUXO LAMINAR DOS FLUÍDOS

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

      SANCHES, Renato Picelli et al. Topology optimization of turbulent fluid flow via the TOBS method and a geometry trimming procedure. Structural and Multidisciplinary Optimization, v. 65, n. 34, p. 1-34, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00158-021-03118-4. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Sanches, R. P., Souza, E. M. de, Yamabe, P. V. M., Alonso, D. H., Ranjbarzadeh, S., Gioria, R. dos S., et al. (2022). Topology optimization of turbulent fluid flow via the TOBS method and a geometry trimming procedure. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65( 34), 1-34. doi:10.1007/s00158-021-03118-4
    • NLM

      Sanches RP, Souza EM de, Yamabe PVM, Alonso DH, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Meneghini JR, Silva ECN. Topology optimization of turbulent fluid flow via the TOBS method and a geometry trimming procedure [Internet]. Structural and Multidisciplinary Optimization. 2022 ; 65( 34): 1-34.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00158-021-03118-4
    • Vancouver

      Sanches RP, Souza EM de, Yamabe PVM, Alonso DH, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Meneghini JR, Silva ECN. Topology optimization of turbulent fluid flow via the TOBS method and a geometry trimming procedure [Internet]. Structural and Multidisciplinary Optimization. 2022 ; 65( 34): 1-34.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00158-021-03118-4
  • Source: Geoscientific model development. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, ONDAS

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

      ROBERTS, Keith Jared et al. spyro: a firedrake-based wave propagation and full waveform inversion finite element solver. Geoscientific model development, v. 15, n. 23, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5194/gmd-15-8639-2022. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Roberts, K. J., Olender, A. F. G., Franceschini, L., Kirby, R. C., Gioria, R. dos S., & Carmo, B. S. (2022). spyro: a firedrake-based wave propagation and full waveform inversion finite element solver. Geoscientific model development, 15( 23). doi:10.5194/gmd-15-8639-2022
    • NLM

      Roberts KJ, Olender AFG, Franceschini L, Kirby RC, Gioria R dos S, Carmo BS. spyro: a firedrake-based wave propagation and full waveform inversion finite element solver [Internet]. Geoscientific model development. 2022 ; 15( 23):[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5194/gmd-15-8639-2022
    • Vancouver

      Roberts KJ, Olender AFG, Franceschini L, Kirby RC, Gioria R dos S, Carmo BS. spyro: a firedrake-based wave propagation and full waveform inversion finite element solver [Internet]. Geoscientific model development. 2022 ; 15( 23):[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5194/gmd-15-8639-2022
  • Source: Finite Elements in Analysis and Design. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, MÉTODOS TOPOLÓGICOS, INTERAÇÃO FLUIDO-ESTRUTURA, FLUXO LAMINAR DOS FLUÍDOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RANJBARZADEH, Shahin et al. Topology optimization of structures subject to non-Newtonian fluid–structure interaction loads using integer linear programming. Finite Elements in Analysis and Design, v. 202, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.finel.2021.103690. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Ranjbarzadeh, S., Picelli, R. R., Gioria, R. dos S., & Silva, E. C. N. (2022). Topology optimization of structures subject to non-Newtonian fluid–structure interaction loads using integer linear programming. Finite Elements in Analysis and Design, 202. doi:10.1016/j.finel.2021.103690
    • NLM

      Ranjbarzadeh S, Picelli RR, Gioria R dos S, Silva ECN. Topology optimization of structures subject to non-Newtonian fluid–structure interaction loads using integer linear programming [Internet]. Finite Elements in Analysis and Design. 2022 ; 202[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.finel.2021.103690
    • Vancouver

      Ranjbarzadeh S, Picelli RR, Gioria R dos S, Silva ECN. Topology optimization of structures subject to non-Newtonian fluid–structure interaction loads using integer linear programming [Internet]. Finite Elements in Analysis and Design. 2022 ; 202[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.finel.2021.103690
  • Source: Anais eletrônicos. Conference titles: Congresso Brasileiro de P&D em Petróleo, Gás e Biocombustíveis – PDPETRO: O Papel da indústria do petróleo na transição energética.. Unidades: EP, ICMC

    Assunto: POÇOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      CARNEIRO, Cleyton de Carvalho et al. Similaridade entre perfis de poços de petróleo: uma abordagem a partir de ciência de dados e mapas auto-organizáveis. Anais eletrônicos. Campinas: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://proceedings.science/pdpetro-2022/trabalhos/similaridade-entre-perfis-de-pocos-de-petroleo-uma-abordagem-a-partir-de-ciencia?lang=pt-br. Acesso em: 23 abr. 2024. , 2022
    • APA

      Carneiro, C. de C., Gouvêa, R. C. T. de, Gioria, R. dos S., Paiva Neto, A., & Aum, P. T. P. (2022). Similaridade entre perfis de poços de petróleo: uma abordagem a partir de ciência de dados e mapas auto-organizáveis. Anais eletrônicos. Campinas: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.science/pdpetro-2022/trabalhos/similaridade-entre-perfis-de-pocos-de-petroleo-uma-abordagem-a-partir-de-ciencia?lang=pt-br
    • NLM

      Carneiro C de C, Gouvêa RCT de, Gioria R dos S, Paiva Neto A, Aum PTP. Similaridade entre perfis de poços de petróleo: uma abordagem a partir de ciência de dados e mapas auto-organizáveis [Internet]. Anais eletrônicos. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://proceedings.science/pdpetro-2022/trabalhos/similaridade-entre-perfis-de-pocos-de-petroleo-uma-abordagem-a-partir-de-ciencia?lang=pt-br
    • Vancouver

      Carneiro C de C, Gouvêa RCT de, Gioria R dos S, Paiva Neto A, Aum PTP. Similaridade entre perfis de poços de petróleo: uma abordagem a partir de ciência de dados e mapas auto-organizáveis [Internet]. Anais eletrônicos. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://proceedings.science/pdpetro-2022/trabalhos/similaridade-entre-perfis-de-pocos-de-petroleo-uma-abordagem-a-partir-de-ciencia?lang=pt-br
  • Source: Structural and Multidisciplinary Optimization. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODOS TOPOLÓGICOS, TOPOLOGIA, INTERAÇÃO FLUIDO-ESTRUTURA, FLUXO LAMINAR DOS FLUÍDOS

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

      SILVA, Kamilla Emily Santos et al. Topology optimization of stationary fluid–structure interaction problems including large displacements via the TOBS-GT method. Structural and Multidisciplinary Optimization, v. 65, n. 337, p. 18 2022, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00158-022-03442-3. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Silva, K. E. S., Sivapuram, R., Ranjbarzadeh, S., Gioria, R. dos S., Silva, E. C. N., & Sanches, R. P. (2022). Topology optimization of stationary fluid–structure interaction problems including large displacements via the TOBS-GT method. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65( 337), 18 2022. doi:10.1007/s00158-022-03442-3
    • NLM

      Silva KES, Sivapuram R, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Silva ECN, Sanches RP. Topology optimization of stationary fluid–structure interaction problems including large displacements via the TOBS-GT method [Internet]. Structural and Multidisciplinary Optimization. 2022 ; 65( 337): 18 2022.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00158-022-03442-3
    • Vancouver

      Silva KES, Sivapuram R, Ranjbarzadeh S, Gioria R dos S, Silva ECN, Sanches RP. Topology optimization of stationary fluid–structure interaction problems including large displacements via the TOBS-GT method [Internet]. Structural and Multidisciplinary Optimization. 2022 ; 65( 337): 18 2022.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00158-022-03442-3
  • Source: Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. Unidade: EP

    Subjects: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, MECÂNICA DA FRATURA, MECÂNICA DE ROCHAS, ÓLEO E GAS

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

      POLI, Renato Espirito Basso e GIORIA, Rafael dos Santos e CARRION, Ronaldo. A poroelastic simulator with hydraulic fracture propagation using cohesive finite elements. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, v. 43, n. 175 , 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40430-020-02787-4. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Poli, R. E. B., Gioria, R. dos S., & Carrion, R. (2021). A poroelastic simulator with hydraulic fracture propagation using cohesive finite elements. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 43( 175 ). doi:10.1007/s40430-020-02787-4
    • NLM

      Poli REB, Gioria R dos S, Carrion R. A poroelastic simulator with hydraulic fracture propagation using cohesive finite elements [Internet]. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2021 ; 43( 175 ):[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40430-020-02787-4
    • Vancouver

      Poli REB, Gioria R dos S, Carrion R. A poroelastic simulator with hydraulic fracture propagation using cohesive finite elements [Internet]. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2021 ; 43( 175 ):[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40430-020-02787-4
  • Source: Applied Thermal Engineering. Unidade: EP

    Subjects: INJEÇÃO (ENGENHARIA), DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL

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

      REIS, Livia Bueno e GIORIA, Rafael dos Santos. Optimization of liquid jet ejector geometry and its impact on flow fields. Applied Thermal Engineering, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2021.117132. Acesso em: 23 abr. 2024.
    • APA

      Reis, L. B., & Gioria, R. dos S. (2021). Optimization of liquid jet ejector geometry and its impact on flow fields. Applied Thermal Engineering. doi:10.1016/j.applthermaleng.2021.117132
    • NLM

      Reis LB, Gioria R dos S. Optimization of liquid jet ejector geometry and its impact on flow fields [Internet]. Applied Thermal Engineering. 2021 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2021.117132
    • Vancouver

      Reis LB, Gioria R dos S. Optimization of liquid jet ejector geometry and its impact on flow fields [Internet]. Applied Thermal Engineering. 2021 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2021.117132

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