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Citations de cet article :

Chang Gao, Zhiwei Ma and Juliana Y. Leung
(2019)
DOI: 10.2118/195350-MS
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Accelerating Physics-Based Simulations Using End-to-End Neural Network Proxies: An Application in Oil Reservoir Modeling

Jiří Navrátil, Alan King, Jesus Rios, Georgios Kollias, Ruben Torrado and Andrés Codas
Frontiers in Big Data 2 (2019)
DOI: 10.3389/fdata.2019.00033
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Jiri Navratil, Giorgio De Paola, Georgos Kollias, Prashanth Nadukandi, Andres Codas and Cristina Ibanez-Llano
(2020)
DOI: 10.2118/201775-MS
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Comparison of different machine learning algorithms for predicting the SAGD production performance

Ziteng Huang and Zhangxin Chen
Journal of Petroleum Science and Engineering 202 108559 (2021)
DOI: 10.1016/j.petrol.2021.108559
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Incorporating phase behavior constraints in the multi-objective optimization of a warm vaporized solvent injection process

Seyide Hunyinbo, Zhiwei Ma and Juliana Y. Leung
Journal of Petroleum Science and Engineering 205 108949 (2021)
DOI: 10.1016/j.petrol.2021.108949
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Efficient tracking and estimation of solvent chamber development during warm solvent injection in heterogeneous reservoirs via machine learning

Zhiwei Ma and Juliana Y. Leung
Journal of Petroleum Science and Engineering 206 109089 (2021)
DOI: 10.1016/j.petrol.2021.109089
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Impact of geomechanical effects during SAGD process in a meander belt

Iryna Malinouskaya, Christophe Preux, Nicolas Guy and Gisèle Etienne
Oil & Gas Sciences and Technology – Revue d’IFP Energies nouvelles 73 17 (2018)
DOI: 10.2516/ogst/2018011
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Design of warm solvent injection processes for heterogeneous heavy oil reservoirs: A hybrid workflow of multi-objective optimization and proxy models

Zhiwei Ma and Juliana Y. Leung
Journal of Petroleum Science and Engineering 191 107186 (2020)
DOI: 10.1016/j.petrol.2020.107186
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Integration of deep learning and data analytics for SAGD temperature and production analysis

Zhiwei Ma and Juliana Y. Leung
Computational Geosciences 24 (3) 1239 (2020)
DOI: 10.1007/s10596-020-09940-x
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