Soft Computing on Reservoir Characterization & Production Forecasting

Il libro "Soft Computing on Reservoir Characterization & Production Forecasting" offre un'analisi approfondita dell'applicazione delle tecniche di Soft Computing nella caratterizzazione dei serbatoi e nella previsione della produzione. Sottolinea il ruolo cruciale che le previsioni di produzione e la modellazione dei serbatoi svolgono nello sviluppo ottimale e nella gestione dei giacimenti petroliferi. Gli autori, Chithra Chakra N C e Madan M. Gupta, presentano approcci innovativi basati su reti neurali artificiali (ANN) e algoritmi genetici (GA). Questi metodi consentono una modellazione numerica efficiente e rapida, fondamentale per la creazione di modelli storici di serbatoi e previsioni di produzione affidabili. Il libro descrive l'implementazione di una rete neurale di ordine superiore (HONN) con varie operazioni sinaptiche per la previsione della produzione di petrolio e l'applicazione di un algoritmo genetico adattivo (AGA) per l'adattamento automatico dei modelli di serbatoio. I risultati mostrano che questi metodi di Soft Computing offrono una rapida velocità di convergenza e ridotti oneri computazionali.