Data-driven analytics for the geological storage of CO2
"Data-driven analytics is enjoying unprecedented popularity among oil and gas professionals. A large number of reservoir engineering problems associated with geological storage of CO2 require development of numerical reservoir simulation models. The numerical models are used to understand the i...
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
---|---|
Format: | UnknownFormat |
Sprache: | eng |
Veröffentlicht: |
Boca Raton, London, New York
CRC Press
2018
|
Schlagworte: |
Geological carbon sequestration
> Hydrocarbon reservoirs
> Mathematical models
> Quantitative research
> Carbon dioxide capture and storage
> Porengrundwasserleiter
> Speichergestein
> Kohlendioxid
> Sequestrierung
> Datenanalyse
> Poröser Stoff
> Gasspeicherung
> Unterirdische Lagerung
> Big Data
> Explorative Datenanalyse
> Statistische Analyse
> Dichtheit
> Porosität
> Künstliche Intelligenz
> Maschinelles Lernen
> Neuronales Netz
> Datenauswertung
> Erdgasgeologie
> Erdölgeologie
> Geostatistik
> Modellierung
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Online Zugang: | Inhaltsverzeichnis Leseprobe und Literaturverzeichnis |
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