資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名(英語) | Development of a permeability reduction model using deep learning for CO2 hydrate storage (HSC06-11)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者(英語) | Alan Junji Yamaguchi, Toru Sato, Takaomi Tobase, Xinran Wei, Lin Huang, Jia Zhang, Jiang Bian, Tie-Yan Liu |
| 巻 | 2022 |
| 頁 | HSC06-11 |
| 発行年 | 2022 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | Carbon capture and storage, CO2 hydrate, effective permeability coefficient, machine learning |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300028679 |