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1
Well logging for earth scientists
Well logging for earth scientists
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Well logging for earth scientists

Darwin V. Ellis

New York Elsevier c1987

Localização: IAG - Inst. Ast. Geo. Ciên. Atmosféricas    (622.18282 E43w ) e outros locais(Acessar)

2
Geologic log analysis using computer methods
Geologic log analysis using computer methods
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Geologic log analysis using computer methods

John H. Doveton 1944-

Tulsa, Okla. American Association of Petroleum Geologists c1994

Localização: IGC - Instituto de Geociências    (550.285 D743g )(Acessar)

3
Log analysis of subsurface geology concepts and computer methods
Log analysis of subsurface geology concepts and computer methods
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Log analysis of subsurface geology concepts and computer methods

John H. Doveton 1944-

New York Wiley c1986

Localização: IGC - Instituto de Geociências    (550.151 D743l )(Acessar)

4
Transformações em dados composicionais para a aplicação da análise de componentes principais
Transformações em dados composicionais para a aplicação da análise de componentes principais
Material Type:
Dissertação de Mestrado 		Adicionar ao Meu Espaço

Transformações em dados composicionais para a aplicação da análise de componentes principais

Messias, Ricardo Matioli

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2016-04-29

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

5
Development geology reference manual
Development geology reference manual
Material Type:
Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Development geology reference manual

Arnold M Woods; Diana Morton-Thompson; American Association of Petroleum Geologists

Tulsa, Okla. American Association of Petroleum Geologists 1993-

Localização: IGC - Instituto de Geociências    (r622.33802 D489 )(Acessar)

6
A framework of active learning and semi-supervised learning for lithology identification based on improved naive Bayes
A framework of active learning and semi-supervised learning for lithology identification based on improved naive Bayes
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A framework of active learning and semi-supervised learning for lithology identification based on improved naive Bayes

Ren, Quan ; Zhang, Hongbing ; Zhang, Dailu ; Zhao, Xiang ; Yan, Lizhi ; Rui, Jianwen ; Zeng, Fanxin ; Zhu, Xinyi

Expert systems with applications, 2022-09, Vol.202, p.117278, Article 117278 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Ltd

Texto completo disponível

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7
The identification of coal texture in different rank coal reservoirs by using geophysical logging data in northwest Guizhou, China: Investigation by principal component analysis
The identification of coal texture in different rank coal reservoirs by using geophysical logging data in northwest Guizhou, China: Investigation by principal component analysis
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

The identification of coal texture in different rank coal reservoirs by using geophysical logging data in northwest Guizhou, China: Investigation by principal component analysis

Ren, Pengfei ; Xu, Hao ; Tang, Dazhen ; Li, Yukui ; Sun, Changhua ; Tao, Shu ; Li, Song ; Xin, Fudong ; Cao, Likun

Fuel (Guildford), 2018-10, Vol.230, p.258-265 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

Texto completo disponível

Citações Citado por
8
Prediction of Oil Reservoir Porosity Using Petrophysical Data and a New Intelligent Hybrid Method
Prediction of Oil Reservoir Porosity Using Petrophysical Data and a New Intelligent Hybrid Method
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Prediction of Oil Reservoir Porosity Using Petrophysical Data and a New Intelligent Hybrid Method

Nazari, Hosnie ; Hajizadeh, Farnusch

Pure and applied geophysics, 2023-12, Vol.180 (12), p.4261-4274 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

Texto completo disponível

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9
DRSN-GAF: Deep Residual Shrinkage Network (DRSN) for Lithology Classification through Well Logging Data Transformed by Gram Angle Field
DRSN-GAF: Deep Residual Shrinkage Network (DRSN) for Lithology Classification through Well Logging Data Transformed by Gram Angle Field
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

DRSN-GAF: Deep Residual Shrinkage Network (DRSN) for Lithology Classification through Well Logging Data Transformed by Gram Angle Field

Sun, Youzhuang ; Pang, Shanchen ; Zhang, Junhua ; Zhang, Yongan

IEEE geoscience and remote sensing letters, 2024-01, Vol.21, p.1-1 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

Texto completo disponível

Citações Citado por
10
An integrated approach for the identification of lithofacies and clay mineralogy through Neuro-Fuzzy, cross plot, and statistical analyses, from well log data
An integrated approach for the identification of lithofacies and clay mineralogy through Neuro-Fuzzy, cross plot, and statistical analyses, from well log data
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

An integrated approach for the identification of lithofacies and clay mineralogy through Neuro-Fuzzy, cross plot, and statistical analyses, from well log data

Ehsan, Muhsan ; Gu, Hanming

Journal of Earth System Science, 2020-12, Vol.129 (1), p.101, Article 101 [Periódico revisado por pares]

New Delhi: Springer India

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