nkysdb: なかよし論文データベース

小林 洋介 様の 共著関連データベース

Search this DB using Google

+(A list of literatures under single or joint authorship with "小林 洋介")

共著回数と共著者名 (a list of the joint author(s))

9: 小林 洋介, 茂木 透

8: 山谷 祐介, 杉本 健, 梶原 竜哉, 浅沼 宏, 渡邉 教弘, 石塚 師也

4: 岡本 京祐, 鈴木 杏奈, 鈴木 浩一, 齋藤 遼一

3: 北村 圭吾, 斎藤 遼一

2: 大田 優介, 宇津木 充, 宇郷 翼, 村田 泰章, 石須 慶一

1: 大澤 英気, 岡本 敦, 岡本 淳, 永野 宏治, 石塚 師也

---

発行年とタイトル (Title and year of the issue(s))

2019: AIによる超臨界地熱資源評価技術(OS2 5) [Net] [Bib]
Artificial Intelligence based methods for estimating supercritical geothermal resources (OS2 5) [Net] [Bib]

2019: 超臨界地熱資源評価を目指した機械学習による温度分布推定手法の開発(B31) [Net] [Bib]
Development of a machine learning approach to estimate temperature distribution for evaluating supercritical geothermal resources (B31) [Net] [Bib]

2020: AIによる超臨界地熱資源評価・掘削技術ーAIによる資源量評価ー(OS1 8) [Net] [Bib]
Technology for evaluating supercritical geothermal resources and drilling bit life using artificial intelligenceーResource evaluation using artificial intelligenceー (OS1 8) [Net] [Bib]

2020: ニューラルネットワークを用いた岩手県葛根田地熱地域の温度･浸透率分布の推定(SVC44 P05) [Net] [Bib]
Estimation of Temperature and Permeability Distribution in Kakkonda Geothemal Field, Iwate Prefecture, Japan, Using Neural Network (SVC44 P05) [Net] [Bib]

2021: ベイズ統計モデリングを用いた地熱地域の深部温度の推定 [Net] [Bib]
Estimastimation of deep temperatures around a geothermal field using a Bayesian statistical modeling [Net] [Bib]

2021: 比抵抗を基にしたベイズ統計モデリングによる葛根田地域の深部温度の推定(A32) [Net] [Bib]
Deep Temperature Estimation at the Kakkonda geothermal field using Bayesian Statistical Modeling of Resistivity (A32) [Net] [Bib]

2021: 葛根田地熱地域を対象とした深層ニューラルネットワークによる深部地殻温度の推定(P32) [Net] [Bib]
Estimation of deep crustal temperature in Kakkonda geothermal field by deep neural network (P32) [Net] [Bib]

2022: AIを利用した在来型地熱貯留層の構造・状態推定技術の開発 [Net] [Bib]
Development of the AI based estimation technology for the structure and status of conventional geothermal reservoirs [Net] [Bib]

2024: 物理法則を考慮した機械学習による地熱構造の推定手法の開発と熱水系モデルを用いた検証 [Net] [Bib]
Development of a method for estimating geothermal structures using physics informed machine learning and evaluation with numerical models for hydrothermal systems [Net] [Bib]