Document quand l'auteur est "Blouin, Martin"

Claprood, Maxime; Gloaguen, Erwan ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9400-0276; Béraud, Thomas; Blouin, Martin; Dupuis, Christian; Ferron, Philippe; Ouellet, Michel; Chaussé, Michel; Martel, Richard ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4219-5582; Paradis, Daniel et Ballard, Jean-Marc (2022). A case study using seismic reflection and well logs to reduce and quantify uncertainty during a hydrogeological assessment. Frontiers in Water , vol. 3 . p. 779149. DOI: 10.3389/frwa.2021.779149.

Silva dos Santos, Victor; Gloaguen, Erwan ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9400-0276; Louro, Vinicius Hector Abud et Blouin, Martin (2022). Machine Learning Methods for Quantifying Uncertainty in Prospectivity Mapping of Magmatic-Hydrothermal Gold Deposits: A Case Study from Juruena Mineral Province, Northern Mato Grosso, Brazil. Minerals , vol. 12 , nº 8. p. 941. DOI: 10.3390/min12080941.

Gosselin, Jean-Sébastien; Raymond, Jasmin ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7486-9185 et Blouin, Martin (2021). Comparative analysis of the performance of typical geothermal heat exchangers. Rapport de recherche (R2071). INRS, Centre Eau Terre Environnement, Québec.

Blouin, Martin et Gloaguen, Erwan (2017). Colored inversion. The Leading Edge , vol. 36 , nº 10. pp. 858-861. DOI: 10.1190/tle36100858.1.

Caté, Antoine; Perozzi, Lorenzo; Gloaguen, Erwan et Blouin, Martin (2017). Machine learning as a tool for geologists. The Leading Edge , vol. 36 , nº 3. pp. 215-219. DOI: 10.1190/tle36030215.1.

Blouin, Martin; Le Ravalec, Mickaele; Gloaguen, Erwan et Adelinet, Mathilde (2017). Porosity estimation in the Fort Worth Basin constrained by 3D seismic attributes integrated in a sequential Bayesian simulation framework. Geophysics , vol. 82 , nº 4. M67-M80. DOI: 10.1190/geo2016-0506.1.

Bouchedda, Abderrezak; Blouin, Martin; Tirdad, Shiva; Gloaguen, Erwan et Giroux, Bernard (2016). Iron Grades Estimation Using Bayesian Sequential Simulation - Lalor Case Study. In: Near Surface Geoscience 2016 - First Conference on Geophysics for Mineral Exploration and Mining, 4-8 septembre 2016, Barcelone, Espagne.

Blouin, Martin (2015). Assimilation de données géophysiques pour la caractérisation hydrogéologique régionale: optimisation de la séquence. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de la terre, 176 p.

Blouin, Martin et Gloaguen, Erwan (2015). Comprehensive Geophysical Data Integration and Stratigraphic Contacts Delineation in a Regional Hydrogeological Characterization Study. Journal of Environmental and Engineering Geophysics , vol. 20 , nº 2. pp. 183-193. DOI: 10.2113/JEEG20.2.183.

Gloaguen, Erwan et Blouin, Martin (2014). An optimized workflow for regional aquifer characterization in Montérégie, Québec, Canada. In: Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems 2014 (SAGEEP 2014)., 16-20 mars 2014, Boston, États-Unis.

Blouin, Martin et Gloaguen, Erwan (2014). Continuous Data Processing for Comprehensive and Effective Reflection Seismic Survey. In: Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems - SAGEEP 2014, 16-20 mars 2014, Boston, États-Unis.

Blouin, Martin; Martel, Richard et Gloaguen, Erwan (2013). Accounting for Aquifer Heterogeneity from Geological Data to Management Tools. Ground Water , vol. 51 , nº 3. pp. 421-431. DOI: 10.1111/j.1745-6584.2012.00982.x.

Blouin, Martin; Gloaguen, Erwan; Bellefleur, Gilles et Pugin, André J.-M. (2013). Characterizing seismic anisotropy in unconsolidated marine clay using 9C VSP data. In: SEG Technical Program Expanded Abstracts 2013, Houston, États-Unis.

Blouin, Martin (2010). Caractérisation de l'hétérogénéité de la conductivité hydraulique et simulations du transport de contaminants: Secteur d'essais de RDDC-Valcartier, Québec. Mémoire. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Maîtrise en sciences de la terre, 92 p.

Gloaguen, Erwan; Blouin, Martin; Caté, Antoine et Perozzi, Lorenzo . L’intelligence artificielle pour la prédiction dans le secteur minier: un puissant outil pour les géoscientifiques quand utilisé par des experts du secteur. In: Québec exploration, 17-19 octobre 2017, Québec, Canada.