Publikationen

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2008
Veröffentlicht
Real -time Well Condition Monitoring in Extended Reach Wells
Thonhauser, G., 2008, Real -time Well Condition Monitoring in Extended Reach Wells. S. 33-38
Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
Veröffentlicht
Real-time activity detection helps identifying and minimizing hidden lost time
Thonhauser, G., 2008, in: World Oil. S. 39-39
Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
2007
Veröffentlicht
Mastering Real-Time Data Quality Control - How to Measure and Manage the Quality of (Rig) Sensor Data
Thonhauser, G., 2007, SPE/IADC Middle East Drilling Technology Conference & Exhibition
. S. 1-10
Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
2006
Veröffentlicht
Automated Reporting Using Rig Sensor Data Enables Superior Drilling Project Management
Thonhauser, G. & Mathis, W., 2006, 2006 SPE Annual Technical Conference and. S. 0-0
Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
Veröffentlicht
Hybrid Simulation using Neural Networks to Predict Drilling Hydraulics in real Time
Fruhwirth, R. K., Thonhauser, G. & Mathis, W., 2006, 2006 SPE Annual Technical Conference and exhibition. S. 0-0
Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
Veröffentlicht
Time Dependent Behavior of Drilling Fluids under Cyclic Temperature and Pressure Loads
Thonhauser, G., 2006, in: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers / B (Part B, Journal of engineering manufacture). S. 0-0
Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Veröffentlicht
Use of Real-Time Rig Sensor Data to Improve Daily Drilling reporting, Benchmarking and Planning - A Case Study
Thonhauser, G., 2006, in: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers / B (Part B, Journal of engineering manufacture). S. 0-0
Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)

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Real-time activity detection helps identifying and minimizing hidden lost time

Mastering Real-Time Data Quality Control - How to Measure and Manage the Quality of (Rig) Sensor Data

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Hybrid Simulation using Neural Networks to Predict Drilling Hydraulics in real Time

Time Dependent Behavior of Drilling Fluids under Cyclic Temperature and Pressure Loads

Use of Real-Time Rig Sensor Data to Improve Daily Drilling reporting, Benchmarking and Planning - A Case Study

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