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Article cité :

Two-phase flow characterization in PEM fuel cells using machine learning

Vedang Chauhan, Mehdi Mortazavi, Jingru Z. Benner and Anthony D. Santamaria
Energy Reports 6 2713 (2020)
https://doi.org/10.1016/j.egyr.2020.09.037

Application of a radial basis function neural network to estimate pressure gradient in water–oil pipelines

Mohamad A. Halali, Vahid Azari, Milad Arabloo, Amir H. Mohammadi and Alireza Bahadori
Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers 58 189 (2016)
https://doi.org/10.1016/j.jtice.2015.06.042

Using statistical learning to close two-fluid multiphase flow equations for a simple bubbly system

Ming Ma, Jiacai Lu and Gretar Tryggvason
Physics of Fluids 27 (9) (2015)
https://doi.org/10.1063/1.4930004

PREDICTION OF HORIZONTAL OIL-WATER FLOW PRESSURE GRADIENT USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES

Talal Al-Wahaibi and Farouq S. Mjalli
Chemical Engineering Communications 201 (2) 209 (2014)
https://doi.org/10.1080/00986445.2013.766603

Integrated Genetic Algorithm−Artificial Neural Network Strategy for Modeling Important Multiphase-Flow Characteristics

Laurentiu A. Tarca, Bernard P. A. Grandjean and Faïçal Larachi
Industrial & Engineering Chemistry Research 41 (10) 2543 (2002)
https://doi.org/10.1021/ie010478r