文献
J-GLOBAL ID:202202243249236532
整理番号:22A0155990
データマイニング技術を用いた油粘度を予測する新しい相関【JST・京大機械翻訳】
New correlations to predict oil viscosity using data mining techniques
著者 (4件):
Bahonar Ehsan
(Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran)
,
Chahardowli Mohammad
(Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran)
,
Ghalenoei Yaser
(Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran)
,
Simjoo Mohammad
(Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran)
資料名:
Journal of Petroleum Science and Engineering
(Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻:
208
号:
PE
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
T0412A
ISSN:
0920-4105
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)