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文献
J-GLOBAL ID：202002225197566709
整理番号：20A2727714
シェールガス生産可能性を評価するための機械学習-インフォームドアンサンブルフレームワーク:Marcellus頁岩における事例研究【JST・京大機械翻訳】
Machine learning-informed ensemble framework for evaluating shale gas production potential: Case study in the Marcellus Shale
Vikara Derek
(Department of Civil and Environmental Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, 15261, United States)
,
Vikara Derek
(KeyLogic Systems, LLC. National Energy Technology Laboratory, 626 Cochrans Mill Road, Pittsburgh, PA, 15236, United States)
,
Remson Donald
(National Energy Technology Laboratory, 626 Cochrans Mill Road, Pittsburgh, PA, 15236, United States)
,
Khanna Vikas
(Department of Civil and Environmental Engineering, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, 15261, United States)
資料名：
Journal of Natural Gas Science and Engineering
(Journal of Natural Gas Science and Engineering)
巻： 84 ページ： Null 発行年： 2020年
JST資料番号： W3282A ISSN： 1875-5100 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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