الرئيسية › دليل الباحثين › S. Amoura
S. Amoura
الانتماء : University of Sciences and Technology Houari Boumediene
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 5مجموع المنشورات
- 16الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى S. Amoura 3 منشور(ات) مفهرسة (2019–2022). تُنشر أعماله أساسًا في «International Conference on Advanced Electrical Engineering (ICAEE)»، «Journal of Petroleum Science and Engineering» و«Journal of Applied Geophysics». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Investigation of lithological heterogeneities from velocity logs using EMD-Hölder technique combined with multifractal analysis and unsuperv» (2021)، وقد استُشهد به 9 مرة. 2 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Seismic Imaging and Inversion Techniques
- Hydrocarbon exploration and reservoir analysis
- Complex Systems and Time Series Analysis
- Geophysical and Geoelectrical Methods
- Image and Signal Denoising Methods
المنشورات (3)
- Wavelet leader-based multifractal analysis for characterizing subsurface heterogeneities using velocity logs
- Investigation of lithological heterogeneities from velocity logs using EMD-Hölder technique combined with multifractal analysis and unsupervised statistical methods
- On characterizing heterogeneities from velocity logs using Hölderian regularity analysis: A case study from Algerian tight Devonian reservoirs
مجلات النشر
- International Conference on Advanced Electrical Engineering (ICAEE) × 1
- Journal of Petroleum Science and Engineering × 1
- Journal of Applied Geophysics × 1
المنشورات حسب السنة
- 20221
- 20211
- 20191
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Algerian Petroleum Institute · Sonatrach (Algeria)
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.