Prediction of ultrabasic rocks by support vector machine based on airborne magnetic and radioactivity data DOI
Fuxiang Liu, Shengqing Xiong, Hai Yang

и другие.

Computers & Geosciences, Год журнала: 2024, Номер 196, С. 105842 - 105842

Опубликована: Дек. 24, 2024

Язык: Английский

Artificial intelligence in geoenergy: bridging petroleum engineering and future-oriented applications DOI Creative Commons
Sungil Kim, Tea-Woo Kim, Suryeom Jo

и другие.

Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, Год журнала: 2025, Номер 15(2)

Опубликована: Фев. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

3
Application of machine learning to leakage detection of fluid pipelines in recent years: A review and prospect DOI

Jianwu Chen,

Xiao Wu, Zhibo Jiang

и другие.

Measurement, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 116857 - 116857

Опубликована: Янв. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

2
Waste-to-energy poly-generation scheme for hydrogen/freshwater/power/oxygen/heating capacity production; optimized by regression machine learning algorithms DOI
Qiuli Li,

Yuchi Leng,

Azher M. Abed

и другие.

Process Safety and Environmental Protection, Год журнала: 2024, Номер 187, С. 876 - 891

Опубликована: Май 3, 2024

Язык: Английский

Процитировано

8
The role of carbon dioxide in enhancing geothermal energy: A review of current developments and future potential DOI
S. Ida Evangeline,

S. Darwin

Renewable and Sustainable Energy Reviews, Год журнала: 2025, Номер 214, С. 115525 - 115525

Опубликована: Фев. 21, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0
Leakage Risk Assessment in Geologic Carbon Sequestration Using a Physics-Aware Convlstm Surrogate Model DOI

Jinzheng Kang,

Xiaoqing Shi, Shaoxing Mo

и другие.

Опубликована: Янв. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0
Study on Risk Assessment Methods for Geological Storage of Carbon Dioxide DOI

Zidie Zhang,

Xuegu Zhang,

Yanqing Niu

и другие.

International Journal of Natural Resources and Environmental Studies, Год журнала: 2025, Номер 5(1), С. 51 - 55

Опубликована: Фев. 25, 2025

Carbon dioxide capture and storage (CCS) represents an effective approach for mitigating CO₂ emissions. However, the potential leakage of stored poses significant risks to both surrounding environment human health, necessitating comprehensive risk assessment management CCS systems. This paper reviews fundamental principles applications commonly employed methods geological provides insights into future development trends.

Язык: Английский

Процитировано

0
Storage Efficiency Prediction for Feasibility Assessment of Underground CO2 Storage: Novel Machine Learning Approaches DOI
Farshad Sadeghpour

Energy, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 136040 - 136040

Опубликована: Апрель 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0
Numerical and experimental study of CO2 jet impingement on curved surfaces with different phases DOI
Qian Chen, Laibin Zhang,

Jianchun Fan

и другие.

Process Safety and Environmental Protection, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 107157 - 107157

Опубликована: Апрель 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0
APPLICATION OF MACHINE LEARNING IN THE DETERMINATION OF ROCK BRITTLENESS FOR CO2 GEOSEQUESTRATION DOI Creative Commons
Efenwengbe Nicholas Aminaho, Mamdud Hossain, Nadimul Haque Faisal

и другие.

Machine Learning with Applications, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 100656 - 100656

Опубликована: Апрель 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0
Review of progress and implication of machine learning in geological carbon dioxide storage DOI
Mahlon Kida Marvin, Victor Inumidun Fagorite, Alhaji Shehu Grema

и другие.

Geosystem Engineering, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 1 - 34

Опубликована: Апрель 30, 2025

Язык: Английский

Процитировано

0