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Implementación de algoritmos genéticos para optimizar el cálculo de variogramas en técnicas geoestadísticas basadas en celdas

Por: Colaborador(es): Idioma: Español Series Ingeniería en Petróleo ; No.0042Detalles de publicación: La Libertad (Ecuador) : Universidad Estatal Península de Santa Elena. UPSE, 2015Descripción: 120 páginas 21 x 30 cmTipo de contenido:
  • text
Tipo de medio:
  • no mediado
Tipo de soporte:
  • volumen
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 622 LUCi
Recursos en línea:
Contenidos:
Fundamentos teóricos de la geoestadística. -- Inteligencia artificial.-- Los variogramas. -- Descripción de variogramgenetics y diseño del algoritmo genético. -- Implementación del diseño del algoritmo en el modelamiento geoestadístico. -- Implementación de algoritmos para un campo sintético.
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Tesis Tesis Biblioteca de Ciencias En biblioteca Fac de Ciencias de la Ingeniería - Carrera de Ingenieria en Petroleo 622 LUCi (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible BC0017580
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622 LONd Determinación de parámetros petrofisicos de permeabilidad y presión capilar de muestras testigos de arenas productoras del campo Ancón 622 LOPe Estudio de factibilidad técnico – económico para el cambio de un sistema de levantamiento artificial con bombeo hidráulico a un nuevo sistema de bombeo mecánico electrosumergible para la locación Paka Sur C de los pozos PKSC- 017TP y PKSC-018TP del activo Indillana en Petroamazonas EP. 622 LOPr Representación gráfica del comportamiento de la viscosidad cinemática en emulsiones de crudos pesados. 622 LUCi Implementación de algoritmos genéticos para optimizar el cálculo de variogramas en técnicas geoestadísticas basadas en celdas 622 MACe Estimación de producción de pozos de petróleo del campo Kupi de la Cuenca Oriente del Ecuador, mediante un algoritmo genético basado en el modelo de Hubbert 622 MAGd Determinación de los registros de pozos que permitan el establecimiento de yacimientos de hidrocarburos en las lutitas en la península de Santa Elena 622 MATd Desarrollo de un software basado en el modelo de Koval modificado por Claridge para evaluar reservorios candidatos en recuperación mejorada con inyección de CO2 miscible.

Incluye, figuras, tablas y anexos.

Fundamentos teóricos de la geoestadística. -- Inteligencia artificial.-- Los variogramas. -- Descripción de variogramgenetics y diseño del algoritmo genético. -- Implementación del diseño del algoritmo en el modelamiento geoestadístico. -- Implementación de algoritmos para un campo sintético.

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