Predição não-linear de curvas de produção de petróleo via redes neurais recursivas

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One of the main activities in the petroleum engineering is to estimate the oil production in the existing oil reserves. The calculation of these reserves is crucial to determine the economical feasibility of your explotation. Currently, the petroleum industry is facing problems to analyze production...

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书目详细资料
主要作者: Araújo Júnior, Aldayr Dantas de
其他作者: Dória Neto, Adrião Duarte
格式: Dissertação
语言:por
出版: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
主题:
Predição
Redes neurais artificiais
Simulação
Prediction
Artificial neural networks
Numerical simulation.
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA
在线阅读:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/12909
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spelling ri-123456789-129092019-01-29T16:48:36Z Predição não-linear de curvas de produção de petróleo via redes neurais recursivas Araújo Júnior, Aldayr Dantas de Dória Neto, Adrião Duarte http://lattes.cnpq.br/3689675071475525 http://lattes.cnpq.br/1987295209521433 Mata, Wilson da http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781404Z6 Melo, Jorge Dantas de http://lattes.cnpq.br/7325007451912598 Lima Júnior, Francisco Chagas de Predição Redes neurais artificiais Simulação Prediction Artificial neural networks Numerical simulation. CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA One of the main activities in the petroleum engineering is to estimate the oil production in the existing oil reserves. The calculation of these reserves is crucial to determine the economical feasibility of your explotation. Currently, the petroleum industry is facing problems to analyze production due to the exponentially increasing amount of data provided by the production facilities. Conventional reservoir modeling techniques like numerical reservoir simulation and visualization were well developed and are available. This work proposes intelligent methods, like artificial neural networks, to predict the oil production and compare the results with the ones obtained by the numerical simulation, method quite a lot used in the practice to realization of the oil production prediction behavior. The artificial neural networks will be used due your learning, adaptation and interpolation capabilities Uma das atividades essenciais na engenharia de petroleo e a estimativa de producao de oleo existente nas reservas petroliferas. O calculo dessas reservas e crucial para a determinação da viabilidade economica de sua explotacao. Atualmente, a industria do petroleo tem se deparado com problemas para analisar a producao enquanto facilidades operacionais disponibilizam um volume de informacoes que crescem exponencialmente. Tecnicas convencionais de modelagem de reservatorios como simulacao matematica e visualizacao estao bem desenvolvidas e disponiveis. A proposta deste trabalho e o uso de tecnicas inteligentes, como as redes neurais artificiais, para a predicao de producao de petroleo e comparar seus resultados com os obtidos pela simulacao numerica, metodo bastante utilizado na pratica para a realizacao de predicao do comportamento da producao de petroleo. As redes neurais artificiais serao usadas devido a sua capacidade de aprendizado, adaptacao e interpolacao 2014-12-17T14:08:36Z 2010-05-18 2014-12-17T14:08:36Z 2010-01-27 masterThesis ARAÚJO JÚNIOR, Aldayr Dantas de. Predição não-linear de curvas de produção de petróleo via redes neurais recursivas. 2010. 97 f. Dissertação (Mestrado em Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/12909 por Acesso Aberto application/pdf application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte BR UFRN Programa de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia do Petróleo Pesquisa e Desenvolvimento em Ciência e Engenharia de Petróleo
institution Repositório Institucional
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Araújo Júnior, Aldayr Dantas de
Predição não-linear de curvas de produção de petróleo via redes neurais recursivas
description One of the main activities in the petroleum engineering is to estimate the oil production in the existing oil reserves. The calculation of these reserves is crucial to determine the economical feasibility of your explotation. Currently, the petroleum industry is facing problems to analyze production due to the exponentially increasing amount of data provided by the production facilities. Conventional reservoir modeling techniques like numerical reservoir simulation and visualization were well developed and are available. This work proposes intelligent methods, like artificial neural networks, to predict the oil production and compare the results with the ones obtained by the numerical simulation, method quite a lot used in the practice to realization of the oil production prediction behavior. The artificial neural networks will be used due your learning, adaptation and interpolation capabilities
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