Mohamed Arbi Ben Aoun et Tamás Madarász
Article de revue (2022)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département des génies civil, géologique et des mines |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/51272/ |
| Titre de la revue: | Energies (vol. 15, no 12) |
| Maison d'édition: | MDPI |
| DOI: | 10.3390/en15124288 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.3390/en15124288 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:41 |
| Citer en APA 7: | Ben Aoun, M. A., & Madarász, T. (2022). Applying machine learning to predict the rate of penetration for geothermal drilling located in the Utah FORGE site. Energies, 15(12), 21 pages. https://doi.org/10.3390/en15124288 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
