Wykaz publikacji wybranego autora

Paweł Wojnarowski, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Wiertnictwa, Nafty i Gazu
WWNiG-kin, Katedra Inżynierii Naftowej


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / górnictwo i geologia inżynierska


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-0188-9484 orcid iD

ResearcherID: S-9495-2017

Scopus: 12244215900

PBN: 5e70920b878c28a04738f04e

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Geologic energy storage as shared ISRU and ECLSS infrastructure element / Gordon Wasilewski, Paweł WOJNAROWSKI, Marek SOLECKI // W: Congress IAC-22 [Dokument elektroniczny] : 73rd International Astronautical Congress 2022 : 18-22 September 2022, Paris, France. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Paris : International Astronautical Federation], [2022]. — S. 1. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://iafastro.directory/iac/paper/id/69713/abstract-pdf/IAC-22,D3,2A,12,x69713.brief.pdf?2022-03-30.12:29:44 [2022-10-04]. — Abstrakt znajduje się w sympozjum: D3. 20th IAA Symposium on Building Blocks for Future Space Exploration and Development, sesja: 2A. Systems and Infrastructures to Implement Sustainable Space Development and Settlement - Systems

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • Optimal well control based on auto-adaptive decision tree—maximizing energy efficiency in high-nitrogen underground gas storage / Edyta KUK, Jerzy STOPA, Michał KUK, Damian JANIGA, Paweł WOJNAROWSKI // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 9 art. no. 3413, s. 1–22. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 21–22, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-05-07. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/9/3413/pdf?version=1651899985

    orcid iD
  • keywords: machine learning, optimal control, artificial intelligence, auto adaptive decision tree, sequential model-based algorithm configuration

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15093413