- 11 результатов
Поиск результатов
-
2025
AI-based models for predicting rock/mineral-hydrogen-brine contact angles using experimental data
Hajibolouri, E. & Shafiei, A., нояб. 7 2025, В: International Journal of Hydrogen Energy. 186, 151926.Результат исследований › рецензирование
-
New connectionist tools for prediction of CO2 diffusion coefficient in brine at high pressure and temperature ─ implications for CO2 sequestration in deep saline aquifers
Kouhi, M. M., Kahzadvand, K., Shahin, M. & Shafiei, A., мар. 15 2025, В: Fuel. 384, 134000.Результат исследований › рецензирование
8 !!Link opens in a new tab Цитирования (SciVal) -
New intelligent models for predicting wax appearance temperature using experimental data – Flow assurance implications
Mahmoudi Kouhi, M., Shafiei, A., Bekkuzhina, T. & Abutalip, M., янв. 15 2025, В: Fuel. 380, 133146.Результат исследований › рецензирование
Открытый доступ6 !!Link opens in a new tab Цитирования (SciVal) -
Novel intelligent models for prediction of hydrogen diffusion coefficient in brine using experimental and molecular dynamics simulation data: Implications for underground hydrogen storage in geological formations
Piroozi, G., Kouhi, M. M. & Shafiei, A., мая 15 2025, В: Journal of Energy Storage. 118, 116297.Результат исследований › рецензирование
6 !!Link opens in a new tab Цитирования (SciVal) -
2024
A novel green nanocomposite for EOR: Experimental Investigation of IFT Reduction, wettability Shift, and nanofluid stability
Bello, M. N. & Shafiei, A., нояб. 15 2024, В: Journal of Molecular Liquids. 414, 126187.Результат исследований › рецензирование
7 !!Link opens in a new tab Цитирования (Scopus) -
Novel robust Elman neural network-based predictive models for bubble point oil formation volume factor and solution gas–oil ratio using experimental data
Kohzadvand, K., Mahmoudi Kouhi, M., Ghasemi, M. & Shafiei, A., авг. 2024, В: Neural Computing and Applications. 36, 23, стр. 14503-14526 24 стр.Результат исследований › рецензирование
5 !!Link opens in a new tab Цитирования (SciVal) -
Permeability modelling in a highly heterogeneous tight carbonate reservoir using comparative evaluating learning-based and fitting-based approaches
Hajibolouri, E., Roozshenas, A. A., Miri, R., Soleymanzadeh, A., Kord, S. & Shafiei, A., дек. 2024, В: Scientific Reports. 14, 1, 10209.Результат исследований › рецензирование
Открытый доступФайл12 !!Link opens in a new tab Цитирования (SciVal) -
2022
A Comparison between the Perturbed-Chain Statistical Associating Fluid Theory Equation of State and Machine Learning Modeling Approaches in Asphaltene Onset Pressure and Bubble Point Pressure Prediction during Gas Injection
Tazikeh, S., Davoudi, A., Shafiei, A., Parsaei, H., Atabaev, T. S. & Ivakhnenko, O. P., авг. 16 2022, В: ACS Omega. 7, 34, стр. 30113−30124 12 стр.Результат исследований › рецензирование
Открытый доступ7 !!Link opens in a new tab Цитирования (Scopus) -
Asphaltene Precipitation Prediction during Bitumen Recovery: Experimental Approach versus Population Balance and Connectionist Models
Yerkenov, T., Tazikeh, S., Tatar, A. & Shafiei, A., сент. 20 2022, В: ACS Omega. 7, 37, стр. 33123-33137 15 стр.Результат исследований › рецензирование
Открытый доступ4 !!Link opens in a new tab Цитирования (Scopus) -
Effects of asphaltene structure and polythiophene-coated magnetite nanoparticles on surface topography and wettability alteration of silica surface
Tazikeh, S., Sayyad Amin, J., Zendehboudi, S. & Shafiei, A., мар. 1 2022, В: Journal of Molecular Liquids. 349, 118470.Результат исследований › рецензирование
22 !!Link opens in a new tab Цитирования (Scopus) -
Prediction of Asphaltene Adsorption Capacity of Clay Minerals using Machine Learning
Ghasemi, M., Tatar, A., Shafiei, A. & Ivakhnenko, O. P., сент. 26 2022, В: Canadian Journal of Chemical Engineering. 101, 5, стр. 2579-2597 19 стр.Результат исследований › рецензирование
Открытый доступ7 !!Link opens in a new tab Цитирования (SciVal)