Relative permeability estimation using mercury injection capillary pressure measurements based on deep learning approaches

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Relative permeability estimation using mercury injection capillary pressure measurements based on deep learning approaches ; volume:14 ; number:7 ; day:30 ; month:5 ; year:2024 ; pages:1933-1951 ; date:7.2024
Journal of petroleum exploration and production technology ; 14, Heft 7 (30.5.2024), 1933-1951, 7.2024

Urheber
Duan, Ce
Kang, Bo
Deng, Rui
Zhang, Liang
Wang, Lian
Xu, Bing
Zhao, Xing
Qu, Jianhua
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s13202-024-01826-3
URN
urn:nbn:de:101:1-2410100726122.189338160139
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:26 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Duan, Ce
  • Kang, Bo
  • Deng, Rui
  • Zhang, Liang
  • Wang, Lian
  • Xu, Bing
  • Zhao, Xing
  • Qu, Jianhua
  • SpringerLink (Online service)

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