Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Optimization Techniques for Oil and Gas Production. Application of Genetic Algorithm, Optimal Control Theory and Model Predictive Control to Optimal Oil and Gas Production

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Alhaji Shehu Grema and Habu Iyodo Mohammed
ISBN: 9786202197175
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 112
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 29896 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 182001
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The need to efficiently produce oil and gas resources is ever increasing. A major challenge to this process is in finding optimal production trajectories that will maximize an overall venture profitability. This book covers theoretical fundamentals of optimization, and areas of application in oil and gas production. Specifically, genetic algorithm was applied to optimize petroleum production system. In addition, the principles of optimal control theory and model predictive control were employed to solve typical production optimization problems – water flooding of reservoirs. Students, researchers and industrialists will find the book useful.
Ключевые слова: Adjoint system, Genetic algorithms, optimal control theory, Water Flooding, Petroleum Production, Separator, Sequential Programming, reservoir heterogeneity, smart wells, Neural Network, Reservoir, Nonlinear Model Predictive Controller, nonlinear identification