Department Geoenergy
Organisation: Departments and Institute
Publikationen
- 2024
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Improved Research Technique on the Influence of CO2 on Wellbore Cement under Downhole Conditions
Plessing, E., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Integration of Underground Hydrogen Storage and Transmission Networks - A Simulation-Based Analysis of holistic Hydrogen Networks
Fink, J., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Integration of Well Life Cycle Data to Predict Electrical Submersible Pump Remaining Run Life
Ibrahem, M. A., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Modeling of CO2 Injection and Sinking in Supercritical Geothermal Systems
Scherounigg, C., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Numerical and Stochastic Interpretation of CO2-Brine Primary Displacement
Amrollahinasab Mahdiabad, O., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Dissertation
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Numerical Modeling of Low Salinity Waterflooding using MRST
Sohail, S., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Optimizing Performance of High-Temerature Aquifer Thermal Energy Storage in the Vienna Basin - A Design of Experiments Approach
Werkl, P., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
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Performance Evaluation of Polymer Solutions in Enhanced Oil Recovery: A Study on Liquid and Powder Polymer Flooding
Ghodsi, E., 2024Publikationen: 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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Probabilistic-Based Algorithm for Detecting Downhole Drilling Abnormalities
Grasser, P., 2024Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
