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Machine learning applied to evaluation of reservoir connectivity

Leticia Agra Mendes Ramalho, Juan Alberto Rojas Tueros and Bernardo Horowitz
Neural Computing and Applications 36 (2) 731 (2024)
https://doi.org/10.1007/s00521-023-09056-0

Random fields and up scaling, towards a more predictive probabilistic quantitative hydrogeology

Benoît Noetinger
Comptes Rendus. Géoscience 355 (S1) 559 (2024)
https://doi.org/10.5802/crgeos.188

Controlled time series forecasting for oil reservoir management

Alexandre de Souza, Juan A. R. Tueros, Mateus G. Machado, Rafael F. V. C. Santos, Ramiro B. Willmersdorf, Silvana M. B. Afonso, Leonardo C. Oliveira and Bernardo Horowitz
Neural Computing and Applications 36 (36) 22805 (2024)
https://doi.org/10.1007/s00521-024-10424-7

A New Methodology for Data Assimilation Using Capacitance-Resistance Model Combined with Fractional Flow and Aquifer Modeling

Célio Maschio, Guilherme Daniel Avansi and Denis José Schiozer
SPE Journal 29 (11) 6463 (2024)
https://doi.org/10.2118/223117-PA

An inversion model of dynamic inter-well connectivity by using flow splitting method in processing heterogeneity of multilayer reservoirs

Guanli Yan, Chunli Zhao, Zhiwang Yuan, et al.
Petroleum Science and Technology 41 (16) 1600 (2023)
https://doi.org/10.1080/10916466.2022.2092638