Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "strength of rocks" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Określanie mechanicznych właściwości skał na podstawie właściwości fizycznych przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
Prediction of mechanical properties of rocks based on their physical properties using Artificial Neural Networks
Autorzy:
Słota-Valim, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835231.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
właściwości sprężyste
właściwości wytrzymałościowe
sztuczne sieci neuronowe
modelowanie geomechaniczne
elastic properties
strength properties
Artificial Neural Networks
geomechanical modelling
Opis:
W niniejszej pracy opracowano szereg związków między poszukiwaną cechą geomechaniczną, w tym parametrami sprężystymi – modułem Younga (E) i współczynnikiem Poissona (ʋ) oraz parametrami wytrzymałościowymi – wytrzymałością na ściskanie jednoosiowe (UCS) oraz stałą Biota (α), a cechami ośrodka, które najczęściej są standardowo mierzone lub szacowane dla większości obiektów złożowych. Cel pracy realizowano na obiekcie o potencjale węglowodorowym, w którym przedmiotem zainteresowania był interwał osadów dolnego paleozoiku, zdeponowanych w północnej części basenu bałtyckiego na obszarze koncesji Wejherowo. Do opracowania związków między poszukiwaną właściwością geomechaniczną ośrodka skalnego a innymi, standardowo mierzonymi lub interpretowanymi cechami fizycznymi skały zastosowano sztuczne sieci neuronowe z użyciem algorytmu wstecznej propagacji błędów (ang. back propagation). Algorytm wstecznej propagacji był wykorzystywany w środowisku oprogramowania Petrel (Schlumberger).
In this work, a number of relationships were found between the geomechanical properties, including elastic moduli – Young’s modulus (E) and Poisson’s ratio (ʋ) and strength properties – uniaxial compression strength (UCS) and Biot’s coefficient (α), and commonly measured and interpreted properties, fitting in a standard exploration of the reservoir rock. For this purpose, the shale formation of lower Paleozoic age deposited in the northern part of the Baltic Basin were investigated. An artificial neural network using back propagation algorithm, was used to develop the relationship between the geomechanical properties and other, more commonly measured or interpreted physical properties of rocks.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2018, 74, 5; 343-355
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies