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文献
J-GLOBAL ID：202202246921253345
整理番号：22A1115677
地下塩水帯水層におけるCO_2貯蔵性能の正確な予測のための知識ベース機械学習技術【JST・京大機械翻訳】
Knowledge-based machine learning techniques for accurate prediction of CO2 storage performance in underground saline aquifers
Vo Thanh Hung
(School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, South Korea)
,
Yasin Qamar
(Key Laboratory of Continental Shale Hydrocarbon Accumulation and Efficient Development, Ministry of Education, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China)
,
Yasin Qamar
(College of Energy and Mining Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China)
,
Al-Mudhafar Watheq J.
(Basrah Oil Company, Basrah, Iraq)
,
Lee Kang-Kun
(School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, South Korea)
資料名：
Applied Energy
(Applied Energy)
巻： 314 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A0097A ISSN： 0306-2619 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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