Zobrazeno 1 - 10
of 360
pro vyhledávání: '"S.N. Pandey"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Recent Trends in Communication and Electronics ISBN: 9781003193838
Recent Trends in Communication and Electronics
Recent Trends in Communication and Electronics
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a94b6e51507b3f33f7ba56f0bf438bb4
https://doi.org/10.1201/9781003193838-25
https://doi.org/10.1201/9781003193838-25
Publikováno v:
Journal of Energy Storage. 51:104328
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::cd77f1e278826f4e744b89604fa91053
https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104328
https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104328
Publikováno v:
Journal of Alloys and Compounds. 901:163617
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::b3c8a99e0a40952eab03b8d53e94c370
https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2022.163617
https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2022.163617
Autor:
Mrityunjay Singh, S.N. Pandey
Publikováno v:
Journal of Energy Resources Technology. 143
This work presents the prediction of thermal drawdown of an enhanced geothermal system (EGS) using artificial neural network (ANN). A three-dimensional numerical model of EGS was developed to generate the training and testing data sets for ANN. We ha
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::08536f9483fa63a4ab31da3d1f67420a
https://doi.org/10.1115/1.4048067
https://doi.org/10.1115/1.4048067