Skip to content
Chercher
Français
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Home
Journaux
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Édition 10 (2025): Edition 1 (Janvier 2025)
Accès libre
Deep learning-based modeling of CO
2
corrosion rate prediction in oil and gas pipelines
Jian Cui
Jian Cui
Department of Industrial Engineering and Management, Peking University
Beijing, China
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Cui, Jian
,
Kun Fang
Kun Fang
China Petroleum Engineering & Construction Corp. Beijing Company
Beijing, China
Postdoctoral Workstation of China Construction Bank
Beijing, China
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Fang, Kun
,
Xueyi Sun
Xueyi Sun
China Petroleum Engineering & Construction Corp. Beijing Company
Beijing, China
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Sun, Xueyi
,
Ya Gao
Ya Gao
Department of Industrial Engineering and Management, Peking University
Beijing, China
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Gao, Ya
et
Yilan Shen
Yilan Shen
Postdoctoral Workstation of China Construction Bank
Beijing, China
Recherchez cet auteur sur
Sciendo
|
Google Scholar
Shen, Yilan
19 mars 2025
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Édition 10 (2025): Edition 1 (Janvier 2025)
À propos de cet article
Article précédent
Article suivant
Résumé
Article
Figures et tableaux
Références
Auteurs
Articles dans cette édition
Aperçu
PDF
Citez
Partagez
Télécharger la couverture
Publié en ligne:
19 mars 2025
Reçu:
06 nov. 2024
Accepté:
04 févr. 2025
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns-2025-0415
Mots clés
Deep learning
,
Deep confidence network
,
Oil and gas pipeline
,
CO corrosion
,
Prediction model
© 2025 Jian Cui et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
