Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Gazownictwo" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
CELGAS - Conventional & e-Learning Gas Engineering Centre
CELGAS - Centrum Tradycyjnego Nauczania i e-Learningu w Zakresie Gazownictwa
Autorzy:
Duse, D.-M.
Duse, C.-S.
Deac, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300329.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
e-learning
gazownictwo
program Leonardo da Vinci
gas engineering
Leonardo da Vinci Programme
Opis:
CELGAS - an acronym for "Conventional & e-Learning Gas Engineering Centre" is a Leonardo da Vinci Vocational Training Action Programme unfolded by several education institutions and research centres from Poland, Germany, Romania and Slovakia, under the coordination of the University of Mining and Metallurgy of Cracow, between December 2005 and December 2007. The programme's objectives are aligned to the cooperation between the European Union and Central and Eastern European universities and research companies, as well as to the vocational training area involved in the domain of natural gases. The primary objective of this programme is to create a network capable of providing education and training to engineers from the gas industry so as to encourage ongoing adaptation of skills to meet the needs of workers and companies, contribute to reducing unemployment and facilitate personal development.
CELGAS (Conventional and e-Learning Gas Engineering Ccntre) to program specjalistyczny w ramach większego Programu Leonardo da Vinci, realizowany przez szereg instytucji naukowych z Polski, Niemiec, Rumunii i Słowacji. Był on koordynowany przez Akademię Górniczo-Hutniczą w Krakowie w okresie od grudnia 2005 do grudnia 2007. Cele programu są zgodne z zasadami współpracy ośrodków naukowych i badawczych krajów Unii Europejskiej oraz ośrodków w Europie Środkowej i Wschodniej i dotyczą specjalistycznych zagadnień w zakresie gazu ziemnego. Podstawowym celem programu jest stworzenie sieci edukacyjnej dla inżynierów z przemysłu gazowniczego, która zachęci ich do zaadaptowania nabytych umiejętności i metod do pracy w macierzystych firmach oraz do rozwoju własnych umiejętności zawodowych.
Źródło:
Wiertnictwo, Nafta, Gaz; 2008, 25, 2; 251-257
1507-0042
Pojawia się w:
Wiertnictwo, Nafta, Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of artificial intelligence methods in drilling system design and operations: a review of the state of the art
Autorzy:
Bello, O.
Holzmann, J.
Yaqoob, T.
Teodoriu, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91537.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
artificial intelligence
AI
petroleum exploration
production
neural network
oil industry
gas industry
sztuczna inteligencja
ropa naftowa
produkcja
sieć neuronowa
przemysł naftowy
gazownictwo
Opis:
Artificial Intelligence (AI) can be defined as the application of science and engineering with the intent of intelligent machine composition. It involves using tool based on intelligent behavior of humans in solving complex issues, designed in a way to make computers execute tasks that were earlier thought of human intelligence involvement. In comparison to other computational automations, AI facilitates and enables time reduction based on personnel needs and most importantly, the operational expenses. Artificial Intelligence (AI) is an area of great interest and significance in petroleum exploration and production. Over the years, it has made an impact in the industry, and the application has continued to grow within the oil and gas industry. The application in E & P industry has more than 16 years of history with first application dated 1989, for well log interpretation; drill bit diagnosis using neural networks and intelligent reservoir simulator interface. It has been propounded in solving many problems in the oil and gas industry which includes, seismic pattern recognition, reservoir characterisation, permeability and porosity prediction, prediction of PVT properties, drill bits diagnosis, estimating pressure drop in pipes and wells, optimization of well production, well performance, portfolio management and general decision making operations and many more. This paper reviews and analyzes the successful application of artificial intelligence techniques as related to one of the major aspects of the oil and gas industry, drilling capturing the level of application and trend in the industry. A summary of various papers and reports associated with artificial intelligence applications and it limitations will be highlighted. This analysis is expected to contribute to further development of this technique and also determine the neglected areas in the field.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 2; 121-139
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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