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文献
J-GLOBAL ID：202202291865458521
整理番号：22A0156005
自動予測フレームワークにおける実時間掘削ログの文脈におけるリカレントニューラルネットワーク性能に対するデータ前処理技術の影響【JST・京大機械翻訳】
Impact of data pre-processing techniques on recurrent neural network performance in context of real-time drilling logs in an automated prediction framework
Tunkiel Andrzej T.
(Department of Energy and Petroleum Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Stavanger, 4036 Stavanger, Postboks, 8600 Forus, Norway)
,
Sui Dan
(Department of Energy and Petroleum Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Stavanger, 4036 Stavanger, Postboks, 8600 Forus, Norway)
,
Wiktorski Tomasz
(Department of Electrical Engineering and Computer Science, Faculty of Science and Technology, University of Stavanger, 4036 Stavanger, Postboks, 8600 Forus, Norway)
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)
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