Data driven simulations for accurately predicting thermodynamic properties of H2 during geological storage

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标题	Data driven simulations for accurately predicting thermodynamic properties of H2 during geological storage 用于准确预测地质储存期间H2热力学性质的数据驱动模拟相关领域计算机科学人工神经网络感知器支持向量机多层感知器集成学习决策树阿达布思可再生能源机器学习 Boosting（机器学习）卷积神经网络随机森林人工智能工程类电气工程
网址	https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.130768
DOI	10.1016/j.fuel.2023.130768 doi
其它	期刊：Fuel 作者：Mohamad Reza Soltanian; Amin Bemani; Farzad Moeini; Reza Ershadnia; Zhijie Yang; et al 出版日期：2024-01-03
求助人	褚雅诺在 2025-07-18 11:38:25 发布自河北，悬赏 10 积分
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