Wykaz publikacji wybranego autora

Edyta Kuk, mgr inż.

poprzednio: Mikołajczak

asystent

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


  • 2018

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


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-3298-7359 orcid iD

ResearcherID: A-6849-2018

Scopus: 57191738774

PBN: 5e7093e4878c28a0473b2cc2

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [artykuł w czasopiśmie, 2018]
  • TytułEmpirical modeling of two-phase CBM production using analogy to nature
    AutorzyJerzy STOPA, Edyta MIKOŁAJCZAK
    ŹródłoJournal of Petroleum Science & Engineering : an International Journal Devoted to Integrated Reservoir Studies. — 2018 vol. 171, s. 1487–1495
  • keywords: mathematical modelling, coalbed methane, production forecasting, declines curves, logistic equation, Lotka-Volterra model

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.petrol.2018.07.018

2
  • [artykuł w czasopiśmie, 2021]
  • TytułEstimation of carbon dioxide injection into reservoirs potential to enhance oil production and reduce $CO_2$ emissions to the atmosphere
    AutorzyEdyta KUK, Jerzy STOPA, Paweł WOJNAROWSKI, Michał KUK
    ŹródłoInternational Journal of Oil Gas and Coal Technology. — 2021 vol. 26 no. 1, s. 12–24
  • keywords: EOR, CO2 sequestration, enhanced oil recovery, material balance, CO2-EOR, production forecasting

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1504/IJOGCT.2021.111879

3
4
5
6
7
8
  • [artykuł w czasopiśmie, 2021]
  • TytułPetroleum reservoir control optimization with the use of the auto-adaptive decision trees
    AutorzyEdyta KUK, Jerzy STOPA, Michał KUK, Damian JANIGA, Paweł WOJNAROWSKI
    ŹródłoEnergies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2021 vol. 14 iss. 18 art. no. 5702, s. 1-20. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/18/5702/pdf
  • keywords: machine learning, artificial intelligence, production optimization, CCS-EOR, auto adaptive decision tree, sequential model-based algorithm configuration

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en14185702