Charakterystyka zbiorników za pomoc¿ analizy neuronowej i fraktalnej Klasyfikacja litofacji za pomoca sieci neuronów sztucznych w polaczeniu z analiza fraktalna. Zastosowania.DE
-
- Polnisch ausgewählt
Fr. 48.90
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
08.04.2026
Verlag
Wydawnictwo Nasza WiedzaSeitenzahl
68
Maße (L/B/H)
22/15/0.5 cm
Gewicht
119 g
Sprache
Polnisch
ISBN
978-620-9-86887-0
Wi¿kszo¿¿ ¿wiatowych zasobów ropy naftowej pochodzi z lepszej eksploatacji ju¿ znanych z¿ó¿ przy u¿yciu coraz bardziej zaawansowanych metod. Zasoby wydobywalne s¿ zatem szacowane w zale¿no¿ci od ró¿nych sposobów eksploatacji z¿ó¿. Bior¿c pod uwag¿ t¿ ewolucj¿, käda firma naftowa musi szczegó¿owo znä wewn¿trzn¿ architektur¿ swoich podziemnych zbiorników. W tym celu identyfikacja facji litologicznej z¿o¿a pozwala nam wykonywä odwierty w miejscach porowatych i mniej gliniastych. Identyfikacja facji litologicznej jest pierwszym zadaniem, które nale¿y wykonä w celu scharakteryzowania z¿o¿a. Facja litologiczna polega na opisie ró¿nych formacji geologicznych tworz¿cych odwiert. Aby rozwi¿zä nasze najbardziej z¿o¿one problemy, musimy wyj¿¿ poza standardowe techniki matematyczne. Jako alternatyw¿ musimy uzupe¿ni¿ konwencjonalne metody analizy o kilka metodologii, które obecnie zyskuj¿ na popularno¿ci, takich jak sztuczna inteligencja. Niniejsza ksi¿¿ka przedstawia i przyczynia si¿ do badania potencjäu nowych technik koneksjonistycznych w charakterystyce z¿o¿a.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.