Enhancing predictions of coal strength variations induced by CO2 exposure through advanced deep learning and machine learning techniques
Rattachement africain : ir, cn, ru, kw, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
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DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhancing predictions of coal strength variations induced by CO2 exposure through advanced deep learning and machine learning techniques
- Date Crossref
- 01/03/2026
- 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
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Shahid Bahonar University of Kerman Department of Petroleum Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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China University of Petroleum pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ufa State Petroleum Technological University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Changzhou University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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American University of the Middle East pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Amirkabir University of Technology Department of Chemical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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McGill University Department of Chemical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Petroleum Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Petroleum and Natural Gas Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Engineering and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Petroleum Engineering — Shahid Bahonar University of Kerman, China University of Petroleum et Ufa State Petroleum Technological University, avec 7 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.