A Genetic Algorithm Integrated with Monte Carlo Simulation for the Field Layout Design Problem
Oil & Gas Science and Technology - Rev. IFP Energies nouvelles, 73 (2018) 24
Publié en ligne : 2018-07-02
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Citations de cet article :
Using data analytics to quantify the impact of production test uncertainty on oil flow rate forecast
Danielle D. Monteiro, Maria Machado Duque, Gabriela S. Chaves, Virgílio M. Ferreira Filho and Juliana S. BaiocoOil & Gas Science and Technology – Revue d’IFP Energies nouvelles 75 7 (2020)
DOI: 10.2516/ogst/2019065
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Application of a new approach for modeling the oil field formation damage due to mineral scaling
Alireza Rostami, Amin Shokrollahi, Khalil Shahbazi and Mohammad Hossein GhazanfariOil & Gas Science and Technology – Revue d’IFP Energies nouvelles 74 62 (2019)
DOI: 10.2516/ogst/2019032
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An Experimental Investigation of WAG Injection in a Carbonate Reservoir and Prediction of the Recovery Factor Using Genetic Programming
Mirosław Wojnicki, Jan Lubaś, Mateusz Gawroński, Sławomir Szuflita, Jerzy Kuśnierczyk and Marcin WarneckiEnergies 15 (6) 2127 (2022)
DOI: 10.3390/en15062127
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Facility placement layout optimization
Haytham M. Dbouk, Kassem Ghorayeb, Hussein Kassem, Hussein Hayek, Richard Torrens and Owen WellsJournal of Petroleum Science and Engineering 207 109079 (2021)
DOI: 10.1016/j.petrol.2021.109079
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Modular approach for optimal pipeline layout
Haytham M. Dbouk, Hussein Hayek and Kassem GhorayebJournal of Petroleum Science and Engineering 197 107934 (2021)
DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107934
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Advanced Computational Methods for Agriculture Machinery Movement Optimization with Applications in Sugarcane Production
Martin Filip, Tomas Zoubek, Roman Bumbalek, Pavel Cerny, Carlos E. Batista, Pavel Olsan, Petr Bartos, Pavel Kriz, Maohua Xiao, Antonin Dolan and Pavol FinduraAgriculture 10 (10) 434 (2020)
DOI: 10.3390/agriculture10100434
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