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  1. 2024
  2. Veröffentlicht

    Smart predictions of petrophysical formation pore pressure via robust data-driven intelligent models

    Krishna, S., Irfan, S. A., Keshavarz, S., Thonhauser, G. & Umer Ilyas, S., 24 Juli 2024, in: Multiscale and multidisciplinary modeling, experiments and design. 7.2024, 6, S. 5611-5630 20 S.

    Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)

  3. 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)

  4. Veröffentlicht

    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

  5. 2023
  6. Veröffentlicht

    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

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