Machine Learning-Powered Predictive Analytics for Evaluating the Performance of Energized Foams
Este estudo desenvolve uma estrutura de aprendizado de máquina estática-dinâmica acoplada que prevê eficazmente a viscosidade aparente de espumas de CO₂ e N₂ estabilizadas por nanopartículas e surfactantes sob condições de reservatório de alta pressão e alta temperatura, oferecendo uma alternativa de baixo custo aos testes laboratoriais perigosos e limitados para a otimização de operações de fraturamento hidráulico.