資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名(英語) | Permeability Prediction Based on the Logging Data of Gas Hydrate Reservoir by Using Machine Learning Method (MIS26-P07)(poster session)(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 | 徐 超, 戸丸 仁 |
| 著者(英語) | CHAO XU, Hitoshi Tomaru |
| 巻 | 2022 |
| 頁 | MIS26-P07 |
| 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 | 透過性, ガスハイドレート, 機械学習, Permeability, Gas Hydrate, Machine Learning |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300030205 |