Nos complace anunciar la aceptación del artículo “CO₂ WAG and SAG Machine Learning Data-Driven Models in an Open-Source Framework – A Theoretical Study”, en la revista científica Petroleum, publicada por KeAi Publishing en colaboración con Elsevier.
El trabajo formará parte del Special Issue on Advancements of Artificial Intelligence Techniques Related to Geology and Petroleum Engineering of Subsurface Gas Storage, además, este artículo es derivado del proyecto doctoral del Ing. Jorge Lliguizaca Dávila, Ph.D.(c), becario doctoral del proyecto CCUS de la FICT, y refleja el avance de la investigación en inteligencia artificial aplicada a la ingeniería de petróleo y al almacenamiento geológico de CO₂.
Felicitamos a los autores por este importante aporte científico.
