Mohamed Arbi Ben Aoun et Tamás Madarász
Article de revue (2022)
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| Département: | Département des génies civil, géologique et des mines |
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| 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: | 05 avr. 2024 11:55 |
| 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 |
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