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Scopus著者プロファイル
Nguele Odou Pierre Ronald
Assistant Professor
国立大学法人 九州大学
,
資源システム工学
ウェブサイト
https://hyoka.ofc.kyushu-u.ac.jp/search/details/K006875/index.html
251
被引用数
出典: Scopus
8
h-index
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2014
2022
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(55)
類似のプロファイル
(1)
Pureに変更を加えた場合、すぐここに表示されます。
フィンガープリント
Pierre Ronald Nguele Odouが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Enhanced recovery
Engineering & Materials Science
100%
Oils
Engineering & Materials Science
81%
Crude oil
Engineering & Materials Science
50%
Surface active agents
Engineering & Materials Science
45%
enhanced oil recovery
Earth & Environmental Sciences
43%
Sandstone
Engineering & Materials Science
39%
Asphaltenes
Engineering & Materials Science
36%
oil
Earth & Environmental Sciences
35%
ネットワーク
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研究成果
年別の研究成果
2014
2019
2020
2021
2022
251
被引用数
8
h-index
43
学術誌
8
会議への寄与
3
学会誌
1
総説
年別の研究成果
年別の研究成果
Experimental investigation on plugging performance of CO
2
microbubbles in porous media
Le, N. N. H.
,
Sugai, Y.
,
Vo-Thanh, H.
,
Nguele, R.
,
Ssebadduka, R.
&
Wei, N.
,
4月 2022
,
In:
Journal of Petroleum Science and Engineering.
211
, 110187.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Porous materials
100%
porous medium
87%
Fluids
65%
fluid
58%
gas
41%
Influence of asphaltene structural parameters on solubility
Nguele, R.
,
Mbouopda Poupi, A. B.
,
Anombogo, G. A. M.
,
Alade, O. S.
&
Saibi, H.
,
3月 1 2022
,
In:
Fuel.
311
, 122559.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Asphaltenes
100%
Solubility
86%
Cyclic Ether
49%
Pentane
46%
Dispersing Agent
41%
Interactions between fine particles and heavy crude oil: an experimental study using thermo-gravimetric and rheological analyses
Vatana, M.
,
Sasaki, K.
,
Nguele, R.
&
Sugai, Y.
,
2022
, (印刷中)
In:
Petroleum Science and Technology.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
heavy oil
100%
Dissolution
96%
crude oil
83%
Petroleum
82%
Crude oil
78%
An experimental study of the influence of the preflush salinity on enhanced oil recovery using silica-based nanofluids
Sreu, T.
,
Sasaki, K.
,
Sugai, Y.
&
Nguele, R.
,
11月 1 2021
,
In:
Energies.
14
,
21
, 6922.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Salinity
100%
Silica
92%
Nanofluid
86%
Experimental Study
73%
Enhanced recovery
68%
Artificial neural network model prediction of bitumen/light oil mixture viscosity under reservoir temperature and pressure conditions as a superior alternative to empirical models
Ssebadduka, R.
,
Le, N. N. H.
,
Nguele, R.
,
Alade, O.
&
Sugai, Y.
,
12月 1 2021
,
In:
Energies.
14
,
24
, 8520.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術誌
›
査読
Open Access
Empirical Model
100%
Artificial Neural Network
90%
Neural Network Model
87%
Viscosity
65%
Prediction
56%