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机译:基于人工神经网络探测德文郡页岩总有机碳的新经验相关性。
College of Petroleum Engineering & Geosciences King Fahd University of Petroleum & Minerals Dhahran 31261 Saudi Arabia;
College of Petroleum Engineering & Geosciences King Fahd University of Petroleum & Minerals Dhahran 31261 Saudi Arabia;
total organic carbon; spectral gamma-ray; Devonian shale; artificial neural networks;
机译:使用常规井日志和光谱伽马射线预测人工神经网络预测德文郡页岩总有机碳
机译:基于新的集成混合神经网络和常规井测井曲线的页岩储层总有机碳含量预测
机译:基于测井曲线的自适应人工神经网络技术预测总有机碳(TOC)
机译:使用人工神经网络(白色盒子)基于井日志确定总机碳的新技术
机译:俄克拉荷马州中南部伍德福德页岩的磁化率与谱伽马射线能谱的露头相关性。
机译:使用常规井日志和光谱伽马射线预测人工神经网络预测德文郡页岩总有机碳
机译:从光谱成像和人工神经网络确定水体中总悬浮固体与溶解有机物相关性的方法的建议
机译:用散射强度的光谱相关和人工神经网络技术确定表面粗糙度