Name: Análise de Taxa Transiente através de Inteligência Artificial (en Portugués)
SKU: 66549781
Price: 55950.00 CLP
Availability: InStock
Author: Lu, Jia
ISBN: 9786209479045

portada Análise de Taxa Transiente através de Inteligência Artificial (en Portugués)

Análise de Taxa Transiente através de Inteligência Artificial (en Portugués)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edicoes Nosso Conhecimento

Autor

Lu, Jia

Idioma

Portugués

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x0.6 cm

ISBN13

9786209479045

Análise de Taxa Transiente através de Inteligência Artificial (en Portugués)

Lu, Jia (Autor) · Edicoes Nosso Conhecimento · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 21 a 25 días háb.

$ 101.730$ 55.950

-45%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan 10 unidades

$ 55.950

Llega entre el 15 Oct y el 21 Oct a Santiago, Región Metropolitana. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Análise de Taxa Transiente através de Inteligência Artificial (en Portugués)"

O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo matemático como ferramenta de estimativa de reservatórios para reservatórios naturalmente fracturados com configurações de poços laterais duplos. A ferramenta proposta neste estudo inclui uma rede neural artificial (RNA) direta com a capacidade de prever dados de produção através de parâmetros conhecidos do reservatório e do projeto do poço. A ferramenta proposta também inclui um componente RNA inverso que pode ser usado para prever a permeabilidade e a porosidade da matriz e da fratura, bem como o espaçamento da fratura e a espessura do reservatório. Por meio da ferramenta proposta, o utilizador seria capaz de analisar instantaneamente os dados previstos do reservatório ou da produção com menos custo e tempo. Os softwares envolvidos no desenvolvimento da ferramenta foram MATLAB, EXCEL e um software de modelagem comercial. Os procedimentos são apresentados e discutidos nos capítulos seguintes, incluindo geração de dados de treino, seleção de conjuntos de dados de treino, treino de modelos ANN diretos e inversos. Além disso, uma interface gráfica de usuário (GUI) é desenvolvida e montada para cada ANN, o que permite ao usuário visualizar os resultados em formatos numéricos e gráficos.