Predicting CO2 trapping in deep saline aquifers using optimized long short-term memory.

Al-Qaness, Mohammed A A; Ewees, Ahmed A; Thanh, Hung Vo; AlRassas, Ayman Mutahar; Dahou, Abdelghani; Elaziz, Mohamed Abd

Al-Qaness, Mohammed A A; Ewees, Ahmed A; Thanh, Hung Vo; AlRassas, Ayman Mutahar; Dahou, Abdelghani; Elaziz, Mohamed Abd.

Afiliación

Al-Qaness MAA; College of Physics and Electronic Information Engineering, Zhejiang Normal University, Jinhua, 321004, China. alqaness@zjnu.edu.cn.
Ewees AA; Department of e-Systems, University of Bisha, Bisha, 61922, Kingdom of Saudi Arabia.
Thanh HV; Department of Computer, Damietta University, Damietta, Egypt.
AlRassas AM; Laboratory for Computational Mechanics, Institute for Computational Science and Artificial Intelligence, Van Lang University, Ho Chi Minh City, Vietnam.
Dahou A; Faculty of Mechanical - Electrical and Computer Engineering, Van Lang University, Ho Chi Minh City, Vietnam.
Elaziz MA; School of Petroleum Engineering, China University of Petroleum (East China), Qingdao, China.

Environ Sci Pollut Res Int ; 30(12): 33780-33794, 2023 Mar.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36495438

Asunto(s)

Contaminación del Aire; Agua Subterránea; Humanos; Dióxido de Carbono/análisis; Memoria a Corto Plazo; Contaminación del Aire/prevención & control; Combustibles Fósiles

Palabras clave

Air pollution; Aquila optimizer; Carbon dioxide (CO2); LSTM; Slime mould algorithm; Sustainable environment

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Agua Subterránea / Contaminación del Aire Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Environ Sci Pollut Res Int Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL / TOXICOLOGIA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Alemania

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