Reservoir Simulations : Machine Learning and Modeling
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Jun 2020, 2020
- Brossura
- Nuovo
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Neuware - Reservoir Simulation: Machine Learning and Modeling helps the engineer step into the current and most popular advances in reservoir simulation, learning from current experiments and speeding up potential collaboration opportunities in research and technology. This reference explains common terminology, concepts, and equations through multiple figures and rigorous derivations, better preparing the engineer for the next step forward in a modeling project and avoid repeating existing progress. Well-designed exercises, case studies and numerical examples give the engineer a faster start on advancing their own cases. Both computational methods and engineering cases are explained, bridging the opportunities between computational science and petroleum engineering. This book delivers a critical reference for today's petroleum and reservoir engineer to optimize more complex developments.
Codice articolo 9780128209578
- Titolo
- Reservoir Simulations : Machine Learning and Modeling
- Autore
- Tao Zhang
- Editore
- Elsevier Inc Jun 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128209577
- ISBN 13
- 9780128209578
- Peso dell'articolo
- 590 grammi
- Dimensioni
- 235x191x18 mm
Reservoir Simulation: Machine Learning and Modeling helps the engineer step into the current and most popular advances in reservoir simulation, learning from current experiments and speeding up potential collaboration opportunities in research and technology. This reference explains common terminology, concepts, and equations through multiple figures and rigorous derivations, better preparing the engineer for the next step forward in a modeling project and avoid repeating existing progress. Well-designed exercises, case studies and numerical examples give the engineer a faster start on advancing their own cases. Both computational methods and engineering cases are explained, bridging the opportunities between computational science and petroleum engineering. This book delivers a critical reference for today’s petroleum and reservoir engineer to optimize more complex developments.
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Informazioni sull’autore
Tao Zhang is currently a PhD candidate at King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Earth Science and Engineering, researching computational fluid dynamics and thermodynamics in reservoirs, as well as geological data analysis. Tao’s research specialties also include deep learning and AI in reservoir simulation. He earned a master’s and a Bachelor of Engineering in storage and transportation of oil and gas, both from China University of Petroleum in Beijing
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