Lehrstuhl für Drilling and Completion Engineering (590)
Organisation: Lehrstuhl
Publikationen
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Prediction of Rheological and Filtration Loss Properties of Nano-Zirconium-Dioxide Drilling Fluids via Machine Learning Techniques for Energy Exploration
Jason, C., Umer Ilyas, S., Ridha, S., Sehar, U., Alsaady, M. & Krishna, S., 2024, Prediction of Rheological and Filtration Loss Properties of Nano-Zirconium-Dioxide Drilling Fluids via Machine Learning Techniques for Energy Exploration. S. 469-477 8 S.Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Hydraulic Subsurface Pump kinetic CFD Simulation
Jax, G., Langbauer, C. & Vita, P., 6 Nov. 2017.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung
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Hydraulic Subsurface Pump Numerical Study
Jax, G., Langbauer, C. & Vita, P., 19 Apr. 2018, DGMK - Tagungsband 2018. S. 217 226 S.Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Dynamic Load Evaluation of Large Dimensioned Casing Strings at Primary Cementing
Jedlitschka, V., 2007Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Optimum Well Design and Risk Mitigation for Efficient Use of Geothermal Energy in South East Europe Case Study
Juricic, T., 2018Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Design of a quality control system for logging while drilling data in horizontal wells
Karimov, A., 2019Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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A Reinforcement Learning Approach for Real-Time Autonomous Decision-Making in Well Construction
Keshavarz, S., Vita, P., Rückert, E., Ortner, R. & Thonhauser, G., 19 Jan. 2023, SPE AI Symposium 2023: Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry. (Society of Petroleum Engineers - SPE Symposium: Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry, AIS 2023).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.
Evaluating Multi-target Regression Framework for Dynamic Condition Prediction in Wellbore
Keshavarz, S., Elmgerbi, A., Vita, P. & Thonhauser, G., 23 Apr. 2024, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: The Arabian journal for science and engineering. 49.2024, June, S. 8953-8982 30 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Deep reinforcement learning algorithm for wellbore cleaning across drilling operation
Keshavarz, S., Elmgerbi, A. & Thonhauser, G., 25 März 2024, Fourth EAGE Digitalization Conference & Exhibition, Mar 2024, Volume 2024, p.1 - 5. Band 2024.Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Drilling Performance Analysis by Means of Real-Time Data and Offset Study for an Actual Well Onshore Croatia
Kesner, J., 2019Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
