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Accès ouvert déclaré 2026 article

A deep learning method for drilling condition identification based on data oversampling and automated feature extraction

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A deep learning method for drilling condition identification based on data oversampling and automated feature extraction
Date Crossref
01/09/2026
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Yangtze University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hubei University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • China National Petroleum Corporation (China) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • School of Petroleum Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • CNPC Chuanqing Drilling Engineering Co. Ltd. Changqing Drilling Corporation pays non établi dans la notice
    Entreprise

Yangtze University, Hubei University et China National Petroleum Corporation (China), avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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