Wykaz publikacji wybranego autora

Szymon Kuczyński, dr inż.

adiunkt

Wydział Wiertnictwa, Nafty i Gazu
WWNiG-kig, Katedra Inżynierii Gazowniczej

[dyscyplina wiodąca] 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: 0000-0001-8261-4417

ResearcherID: T-8447-2017

Scopus: 56946675300

PBN: 3939731

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
2
  • Performance tests of home, fast refueling station of compressed natural gas (CNG) / Szymon KUCZYŃSKI, Krystian LISZKA, Mariusz ŁACIAK, Andrii OLIINYK, Adam SZURLEJ // W: SEED 2017 : 2\textsuperscript{nd} international conference on the Sustainable Energy and Environment Development : Kraków, Poland, 14–17 November, 2017 : book of abstracts. — Krakow : Institute for Sustainable Energy, 2017. — ISBN: 978-83-944254-4-9. — S. 9

  • keywords: environment, Compressed Natural Gas (CNG), Natural Gas Vehicles (NGV)

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • Zastosowanie spektrometrii Ramana do ilościowej i jakościowej analizy składu gazu ziemnegoApplication of Raman spectroscopy for qualitative and quantitative analysis of unconventional natural gas compositions / Szymon KUCZYŃSKI, Tomasz WŁODEK, Rafał SMULSKI, Mirek KRAKOWIAK, Jan BARBACKI, Karol DĄBROWSKI, Mateusz Pawłowski, Jakub Frankiewicz // W: Drilling-Oil-Gas AGH 2017 : czerpiąc ze źródła tradycji tworzymy innowacyjne rozwiązania : XXVIII konferencja naukowo-techniczna : Kraków, 7–9 czerwca 2017 = Drilling-Oil-Gas AGH 2017 : creating innovation solutions by drawing on tradition : 28\textsuperscript{th} conference : abstract book. — [Kraków : AGH], [2017]. — Jubileusz 50-lecia Wydziału Wiertnictwa, Nafty i Gazu Akademii Górniczo-Hutniczej im. S. Staszica w Krakowie. — Tyt. częśc. wg okł.. — S. 63. — Tekst pol.-ang.

  • słowa kluczowe: gaz ziemny, węglowodory, uczenie maszynowe, spektroskopia Ramana

    keywords: machine learning, hydrocarbons, Raman spectroscopy, natural gas

    cyfrowy identyfikator dokumentu: