Soft Computing on Reservoir Characterization & Production Forecasting

Das Buch "Soft Computing on Reservoir Characterization & Production Forecasting" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Soft Computing-Techniken in der Reservoircharakterisierung und der Produktionsprognose. Es beleuchtet die entscheidende Rolle, die Produktionsprognosen und Reservoirmodellierung bei der optimalen Entwicklung und dem Management von Erdölreservoirs spielen. Die Autoren, Chithra Chakra N C und Madan M. Gupta, präsentieren innovative Ansätze, die auf künstlichen neuronalen Netzen (ANN) und genetischen Algorithmen (GA) basieren. Diese Methoden ermöglichen eine effiziente und schnelle numerische Modellierung, die für die Erstellung von historischen Reservoirmodellen und zuverlässigen Produktionsprognosen unerlässlich ist. Das Buch beschreibt die Implementierung eines höheren neuronalen Netzwerks (HONN) mit verschiedenen synaptischen Operationen zur Vorhersage der Ölproduktion und die Anwendung eines adaptiven genetischen Algorithmus (AGA) zur automatischen Anpassung von Reservoirmodellen. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Soft Computing-Methoden eine schnelle Konvergenzrate und reduzierte Rechenaufwände bieten.