SEARCH:
Сегодня
06 октября 2024 / Sunday / Неделя четная
Time tableРасписание
  
    New Tab     
    New Tab     
1. Rukavishnikov V. S., Sizykh S. A. Object modeling and prediction of well rates in tide domintated delta reservoir, Field N, Russia // 6th Saint Petersburg International Conference and Exhibition on Geosciences 2014: Investing in the Future - 2014. - p. 669-673.
2. Rukavishnikov V. S., Belozerov B. V., Bochkov A. S., Mishina D. O. Depositional features of the middle jurassic formation of field N and their influence on optimal drilling schedule // 6th Saint Petersburg International Conference and Exhibition on Geosciences 2014: Investing in the Future - 2014. 2014 - p. 321-325.
3. Rukavishnikov V. S., Kondratjev A., Shakirzyanov L. N. Reservoir heterogeneity influence on hard-to-recover reserves development - A case study of Achimov Fm, Vingapur field // 6th Saint Petersburg International Conference and Exhibition on Geosciences 2014: Investing in the Future - 2014 - p. 775-779.
4. Rukavishnikov V. S., Sukovatiy V. A., Kuzmin S. Y. Analysis of possible geological reasons causing rapid rate decline - A case study of T field, Russia // 6th Saint Petersburg International Conference and Exhibition on Geosciences 2014: Investing in the Future - 2014 - p. 495-499.
5. Rukavishnikov V. S., Belozerov B. V., Malyshevskaya K. A., Podnebesnykh A. V. Integrated approach for identification of gas accumulation in PK1-3 formation of M field // 6th Saint Petersburg International Conference and Exhibition on Geosciences 2014: Investing in the Future - 2014 - p. 302-306 6. Rukavishnikov V. S., Peskova D. N., Sizykh A. V. Evaluation the Value-of-Information (VOI) and Look Back Analysis During Modelling of the Exploration Works // 7th Saint Petersburg International Conference and Exhibition, 2016
7. Rukavishnikov V. S., Lezhnina M. I., Timirgalin A. A. Fractal Analysis of Hydrocarbon Accumulations for Field S Confined to Vyngapursky Bank // 7th Saint Petersburg International Conference and Exhibition, 2016

Список публикаций

Количество записей: 50

  1. [Давуди, Ш.](https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-authoritiesdetail.pl?authid=22199). Гибридная интеллектуальная система для оперативного определения свойств бурового раствора на основе машинного обучения : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Давуди Шадфар ; науч. рук. В. С. Рукавишников ; Томский политехнический университетТомск, 2023. — 21 с. : ил. — На правах рукописи

  2. Наноматериалы в нефтегазовой промышленности: Применение в системах буровых растворов : учебное пособие / Ш. Давуди, М. А. Т. С. Аль-Шаргаби, К. М. Минаев, В. С. Рукавишников ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Институт природных ресурсов, Центр подготовки и переподготовки специалистов нефтегазового дела ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа природных ресурсов, Отделение нефтегазового делаТомск : Изд-во ТПУ, 2023. — Режим доступа: из корпоративной сети ТПУ. — URL: https://www.lib.tpu.ru/fulltext2/m/2023/m17.pdf

  3. Наноматериалы в нефтегазовой промышленности: Применение в системах буровых растворов : учебное пособие / Ш. Давуди, М. А. Т. С. Аль-Шаргаби, К. М. Минаев, В. С. Рукавишников ; Национальный исследовательский Томский политехнический университетТомск : Изд-во ТПУ, 2023. — 145 с. : ил.

  4. Nanoparticle applications as beneficial oil and gas drilling fluid additives: A review / M. Al-Shargabi, Sh. Davoodi, D. Wood [et al.] // Journal of Molecular Liquids. — 2022. — Vol. 352. — [118725, 36 p.]. — URL: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2022.118725

  5. Permeability prediction of heterogeneous carbonate gas condensate reservoirs applying group method of data handling / M. Z. Kamali, Sh. Davoodi, H. Ghorbani [et al.] // Marine and Petroleum Geology. — 2022. — Vol. 139. — [105597, 17 p.]. — URL: https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2022.105597

  6. Определение геомеханических свойств юрских и доюрских отложений Томской области = Determination of geomechanical properties of the Jurassic and Pre-Jurassic sediments of the Tomsk region / А. С. Шадрин, Д. В. Коношонкин, А. Е. Антонов [и др.] // Известия вузов. Горный журнал. — 2022. — № 1. — [С. 34-44]. — URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48017522

  7. Carbon Dioxide Applications for Enhanced Oil Recovery Assisted by Nanoparticles: Recent Developments / M. Al-Shargabi, Sh. Davoodi, D. A. Wood [et al.] // ACS Omega. — 2022. — Vol. 7, iss. 12. — [P. 9984-9994]. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70755

  8. Experimental and field applications of nanotechnology for enhanced oil recovery purposes: A review / Sh. Davoodi, M. Al-Shargabi, D. A. Wood [et al.] // Fuel. — 2022. — Vol. 324. — [124669 , 34 p.]. — URL: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2022.124669

  9. Реконструкция истории тектонического развития Нюрольской впадины на основе Sandbox-экспериментов = Reconstruction of the history of tectonic development of the Nyurol depression on the basis of Sandbox experiments / К. А. Малхасян, Д. В. Коношонкин, А. С. Шадрин [и др.] // Известия Уральского государственного горного университета. — 2022. — № 2 (66). — [С. 59-70]. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48766260

  10. A critical review of self-diverting acid treatments applied to carbonate oil and gas reservoirs / M. Al-Shargabi, Sh. Davoodi, D. A. Wood [et al.] // Petroleum Science. — 2022. — Vol. XX, iss. X. — [29 p.]. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/74895

  11. Еремян, Г. А. Выбор целевой функции для решения задачи автоадаптации геолого-гидродинамической модели : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Г. А. Еремян ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; науч. рук. В. С. РукавишниковТомск : [Б. и.], 2022. — 141 л. : ил.

  12. Еремян, Г. А. Выбор целевой функции для решения задачи автоадаптации геолого-гидродинамической модели : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Г. А. Еремян ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; науч. рук. В. С. РукавишниковТомск : [Б. и.], 2022. — 19 с. : ил.

  13. Еремян, Г. А. Выбор целевой функции для решения задачи автоадаптации геолого-гидродинамической модели : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Г. А. Еремян ; науч. рук. В. С. РукавишниковТомск, 2022. — 1 файл (4 307 КБ). — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70459

  14. Еремян, Г. А. Выбор целевой функции для решения задачи автоадаптации геолого-гидродинамической модели : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Г. А. Еремян ; науч. рук. В. С. РукавишниковТомск, 2022. — 1 файл (19 166 КБ). — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/70460

  15. Engineers of the Future: Student Training Program for the New Business Model / K. Yu. Maksyutin, A. R. Zalevina, P. P. Sorokin [et al.] // Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса. — URL: https://doi.org/10.2118/206130-MS

  16. Determination of horizontal stress orientation in the areas of the Tomsk region = Определение направлений горизонтальных напряжений по площадям Томской области / A. E. Antonov, A. S. Shadrin, D. V. Konoshonkin [et al.] // Известия вузов. Горный журнал. — 2021. — № 7. — [С. 16-24]. — URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47265868

  17. Machine Learning Clustering of Reservoir Heterogeneity with Petrophysical and Production Data / D. V. Konoshonkin, G. Yu. Shishaev, I. V. Matveev [et al.] // Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса. — URL: https://doi.org/10.2118/200614-MS

  18. Insights into application of acorn shell powder in drilling fluid as environmentally friendly additive: filtration and rheology / Sh. Davoodi, A. Ramazani, V. S. Rukavishnikov, K. M. Minaev // International Journal of Environmental Science and Technology (IJEST) . — 2020. — Vol. ХХ. — [14 p.]. — URL: https://doi.org/10.1007/s13762-020-02880-0

  19. Clustering methods stability analysis of seismic traces in forward seismic models based on geological outcrop / I. I. Churochkin [et al.] // Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса. — URL: https://10.3997/2214-4609.201900528

  20. Comparison of Seismic Traces Clustering Efficiency of Different Unsupervised Machine Learning Algorithms in Forward Seismic Models / I. I. Churochkin [et al.] // (AI/Digitalization for Interpretation - Various Application). — Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса. — URL: https://doi.org/10.3997/2214-4609.201901390

Страницы: 1 2 3

2011 © Томский политехнический университет
При полном или частичном использовании текстовых и графических материалов с сайта ссылка на портал ТПУ обязательна