Описание
Rate Transient Analysis via Artificial Intelligence
Артикул Маркета
6048847368
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
2 070 ₽
–49%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
2 070 ₽
–49%
Доставка Маркета
2 окт, по клику 0 ₽
Москва
2 окт, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.1Kзаказов
593подписчика
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Rate Transient Analysis via Artificial Intelligence» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 104 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
The purpose of this research is to develop a mathematical model as a reservoir estimation tool for naturally fractured reservoirs with dual lateral well configurations. The tool proposed in this study includes a forward artificial neural network (ANN) with the ability to predict production data via known reservoir and well design parameters. The proposed tool also includes an inverse ANN component that can be used to predict the permeability and porosity of matrix and fracture, as well as fracture spacing and reservoir thickness. By means of the proposed tool, the user would be able to analyze instantaneously predicted reservoir or production data with less cost and time. The software involved in developing the tool were MATLAB, EXCEL, and a commercial modeling software. The procedures are introduced and discussed in the following chapters including training data generation, selecting training data sets, training forward and inverse ANN models. Moreover, a graphical user interface (GUI) is developed and assembled for each ANN, which allows the user to view results in numerical and graphical formats.
The purpose of this research is to develop a mathematical model as a reservoir estimation tool for naturally fractured reservoirs with dual lateral well configurations. The tool proposed in this study includes a forward artificial neural network (ANN) with the ability to predict production data via known reservoir and well design parameters. The proposed tool also includes an inverse ANN component that can be used to predict the permeability and porosity of matrix and fracture, as well as fracture spacing and reservoir thickness. By means of the proposed tool, the user would be able to analyze instantaneously predicted reservoir or production data with less cost and time. The software involved in developing the tool were MATLAB, EXCEL, and a commercial modeling software. The procedures are introduced and discussed in the following chapters including training data generation, selecting training data sets, training forward and inverse ANN models. Moreover, a graphical user interface (GUI) is developed and assembled for each ANN, which allows the user to view results in numerical and graphical formats.
Характеристики
Артикул Маркета
6048847368
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 1280 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1349 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1608 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 751 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1991 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 538 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 279 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 246 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 2470 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 857 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 871 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1410 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 503 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 633 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1737 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
