Код товара: 5188174561
Постоплата
Купон на скидку
Rate Transient Analysis via Artificial Intelligence
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Lu Jia
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
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 издани
1 385 ₽ 2 049 ₽
Магазин
Подписаться
Т8
Перейти
4.9
Чат
Заказы
56.7 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Rate Transient Analysis via Artificial IntelligenceПечатная 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.
- Артикул
- 5188174561
- Автор на обложке
- Lu Jia
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 104
- Размеры, мм
- 152x229
- Вес товара, г
- 179
- ISBN
- 9783659746741
- Возрастные ограничения
- 12+
Подборки товаров в категории Учебники для абитуриентов, студентов и аспирантов
Отзывы о товаре
0
Rate Transient Analysis via Artificial Intelligence
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.