Lehrstuhl für Drilling and Completion Engineering (590)
Organisation: Lehrstuhl
Publikationen
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Optimizing Well Integrity Management based on Field Data and International Standards
Benedikt, E. J., 2020Publikationen: 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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Performance investigation of a drag-based hydrokinetic turbine considering the effect of deflector, flow velocity, and blade shape
Maldar, N. R., Yee, N. C., Oguz, E. & Krishna, S., 15 Dez. 2022, in: Ocean Engineering. 2022, Vol.266, Part2 15 December, 22 S., 112765.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Performance Measurement and Efficiency Improvement for Onshore Drilling Rigs Operated by OMV
Al-Salat, A. Y. Y., 2016Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Permeability prediction of un-cored intervals using new IMLR method and artificial neural networks: A case study of Bangestan field, Iran
Naeeni, M. N., Zargari, H., Ashena, R., Ashena, R. & Kharrat, R., 2010, Society of Petroleum Engineers - Nigeria Annual International Conference and Exhibition 2010, NAICE. S. 882-890 9 S. (Society of Petroleum Engineers - Nigeria Annual International Conference and Exhibition 2010, NAICE; Band 2).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Possible implementation of automated systems in drilling rig design
Kurz, K., 2013Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Prediction of Complications and Accidents during Drilling with Application of Machine Learning Model
Seynaroev, M., 2021Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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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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Prediction of Weight-on-Bit based on Real-Time Surface Measurements
Paulic, R., 2007Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Pressure - Equilibrium Curves of Typical Natural Gas Components in a Blend of Imidazolium Based Ionic Liquids for Selective Absorption
Thonhauser, G., 2011.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
