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    Machine learning-based modelling for geologic CO2 storage in deep saline aquifers. Case study of bunter sandstone in Southern North Sea.
    Tillero, Edwin
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 133 (2024-03-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Reduced-order models for the greenhouse gas leakage prediction from depleted hydrocarbon reservoirs using machine learning methods.
    Liu, Lei ; Mehana, Mohamed ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 132 (2024-02-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Quantifying the effects of pressure management for the Williston basin Brine Extraction and Storage Test (BEST) site using machine learning.
    Yu, Xue ; Jiang, Tao ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 131 (2024), S. N.PAG
    academicJournal
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    A machine learning approach for country-level deployment of greenhouse gas removal technologies.
    Asibor, Jude O. ; Clough, Peter T. ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 130 (2023-12-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    Machine learning-based prediction of CO2 fugacity coefficients: Application to estimation of CO2 solubility in aqueous brines as a function of pressure, temperature, and salinity.
    Bhattacherjee, Rupom ; Botchway, Kodjo ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 128 (2023-09-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    Physics-informed machine learning for fault-leakage reduced-order modeling.
    Meguerdijian, Saro ; Pawar, Rajesh J. ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 125 (2023-05-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    Bi-objective optimization of post-combustion CO2 capture using methyldiethanolamine.
    Hara, Nobuo ; Taniguchi, Satoshi ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 122 (2023), S. N.PAG
    academicJournal
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    Prediction of coal wettability using machine learning for the application of CO2 sequestration.
    Ibrahim, Ahmed Farid
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 118 (2022-07-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  9. Detailansicht für Treffer 9 öffnen
    Modeling and optimization of CO2 capture using 4-diethylamino-2-butanol (DEAB) solution.
    Afkhamipour, Morteza ; Mofarahi, Masoud
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 49 (2016-06-01), S. 24-33
    academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Sensitivity analysis of operating parameters affecting CO2 wellbore transient flow at the CaMI Field Research Station, Alberta, Canada.
    Jafari Raad, Seyed Mostafa ; Lawton, Don ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 114 (2022-02-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Corrigendum to ' A comprehensive techno-eco-assessment of CO2 enhanced oil recovery projects using a machine-learning assisted workflow' [International Journal of Greenhouse Gas Control volume 111 (2021) 103480].
    You, Junyu ; Ampomah, William ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 114 (2022-02-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    A comprehensive techno-eco-assessment of CO2 enhanced oil recovery projects using a machine-learning assisted workflow.
    You, Junyu ; Ampomah, William ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 111 (2021-10-01), S. N.PAG
    academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    Machine learning to discover mineral trapping signatures due to CO2 injection.
    Ahmmed, Bulbul ; Karra, Satish ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 109 (2021-07-01), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Normal or abnormal? Machine learning for the leakage detection in carbon sequestration projects using pressure field data.
    Sinha, Saurabh ; de Lima, Rafael Pires ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 103 (2020-12-01), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Inferring CO2 saturation from synthetic surface seismic and downhole monitoring data using machine learning for leakage detection at CO2 sequestration sites.
    Wang, Zan ; Dilmore, Robert M. ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 100 (2020-09-01), S. N.PAG
    academicJournal
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    A data-driven CO2 leakage detection using seismic data and spatial–temporal densely connected convolutional neural networks.
    Zhou, Zheng ; Lin, Youzuo ; et al.
    In: International Journal of Greenhouse Gas Control, Jg. 90 (2019-11-01), S. N.PAG
    academicJournal
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