Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 71

Работа: Predicting filter cake thickness in drilling fluids using machine learning techniques

  1. Human Activity Recognition Using an Ensemble Learning Algorithm with Smartphone Sensor Data

    Tan-Hsu Tan, Jieying Wu, Shing-Hong Liu +1

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI

  2. Evaluation the effect of wheat nano-biopolymers on the rheological and filtration properties of the drilling fluid: Towards sustainable drilling process

    Jagar A. Ali, Dlovan Y. Abbas, Mardin Abdalqadir +4

    Статья2023Цитирований: 2
    ABI

  3. The influence of nanoparticle size, concentration, and functionalization on drilling fluid filtration properties

    Mohamad Arif Ibrahim, Mohd Zaidi Jaafar, Muhammad Aslam Md Yusof +5

    Статья2024Цитирований: 2
    ABI

  4. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  5. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  6. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  12. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  13. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI