1 resultado para Propagation prediction models
em Repository Napier
Filtro por publicador
- Repository Napier (1)
- ABACUS. Repositorio de Producción Científica - Universidad Europea (1)
- AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna (26)
- AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna (7)
- Aquatic Commons (2)
- ArchiMeD - Elektronische Publikationen der Universität Mainz - Alemanha (2)
- Archimer: Archive de l'Institut francais de recherche pour l'exploitation de la mer (1)
- Archive of European Integration (1)
- Aston University Research Archive (50)
- Avian Conservation and Ecology - Eletronic Cientific Hournal - Écologie et conservation des oiseaux: (1)
- Biblioteca de Teses e Dissertações da USP (2)
- Biblioteca Digital | Sistema Integrado de Documentación | UNCuyo - UNCUYO. UNIVERSIDAD NACIONAL DE CUYO. (1)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (21)
- Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo (BDPI/USP) (36)
- Biblioteca Virtual del Sistema Sanitario Público de Andalucía (BV-SSPA), Junta de Andalucía. Consejería de Salud y Bienestar Social, Spain (1)
- BORIS: Bern Open Repository and Information System - Berna - Suiça (45)
- Brock University, Canada (4)
- Bucknell University Digital Commons - Pensilvania - USA (3)
- Bulgarian Digital Mathematics Library at IMI-BAS (5)
- CentAUR: Central Archive University of Reading - UK (128)
- CiencIPCA - Instituto Politécnico do Cávado e do Ave, Portugal (2)
- Cochin University of Science & Technology (CUSAT), India (11)
- Collection Of Biostatistics Research Archive (6)
- Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), Spain (31)
- CORA - Cork Open Research Archive - University College Cork - Ireland (3)
- Corvinus Research Archive - The institutional repository for the Corvinus University of Budapest (1)
- CUNY Academic Works (2)
- Dalarna University College Electronic Archive (4)
- Digital Commons - Michigan Tech (4)
- Digital Commons @ DU | University of Denver Research (2)
- Digital Commons at Florida International University (23)
- DigitalCommons - The University of Maine Research (1)
- DigitalCommons@The Texas Medical Center (11)
- DigitalCommons@University of Nebraska - Lincoln (2)
- Doria (National Library of Finland DSpace Services) - National Library of Finland, Finland (10)
- DRUM (Digital Repository at the University of Maryland) (5)
- Duke University (5)
- eResearch Archive - Queensland Department of Agriculture; Fisheries and Forestry (2)
- Illinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship Repository (1)
- Instituto de Engenharia Nuclear, Brazil - Carpe dIEN (1)
- Instituto Politécnico de Bragança (1)
- Instituto Politécnico do Porto, Portugal (15)
- Iowa Publications Online (IPO) - State Library, State of Iowa (Iowa), United States (5)
- Martin Luther Universitat Halle Wittenberg, Germany (2)
- Massachusetts Institute of Technology (2)
- Memorial University Research Repository (1)
- National Center for Biotechnology Information - NCBI (5)
- Nottingham eTheses (3)
- Portal do Conhecimento - Ministerio do Ensino Superior Ciencia e Inovacao, Cape Verde (1)
- Projetos e Dissertações em Sistemas de Informação e Gestão do Conhecimento (1)
- Publishing Network for Geoscientific & Environmental Data (9)
- QSpace: Queen's University - Canada (1)
- QUB Research Portal - Research Directory and Institutional Repository for Queen's University Belfast (6)
- Repositório Aberto da Universidade Aberta de Portugal (1)
- Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa) (1)
- Repositório Científico da Universidade de Évora - Portugal (3)
- Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal (6)
- Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp (8)
- Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV (1)
- Repositório Digital da UNIVERSIDADE DA MADEIRA - Portugal (2)
- Repositorio Institucional da UFLA (RIUFLA) (1)
- Repositório Institucional da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (1)
- Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho" (62)
- RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal (9)
- SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal (1)
- Savoirs UdeS : plateforme de diffusion de la production intellectuelle de l’Université de Sherbrooke - Canada (1)
- School of Medicine, Washington University, United States (1)
- Scielo Saúde Pública - SP (24)
- Universidad de Alicante (4)
- Universidad del Rosario, Colombia (6)
- Universidad Politécnica de Madrid (61)
- Universidade Complutense de Madrid (1)
- Universidade de Lisboa - Repositório Aberto (1)
- Universidade do Minho (10)
- Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) (1)
- Universidade Federal do Pará (6)
- Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) (9)
- Universidade Técnica de Lisboa (1)
- Universitat de Girona, Spain (5)
- Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany (4)
- Université de Lausanne, Switzerland (70)
- Université de Montréal (3)
- Université de Montréal, Canada (10)
- University of Michigan (5)
- University of Queensland eSpace - Australia (43)
- University of Southampton, United Kingdom (1)
- University of Washington (6)
Resumo:
By proposing a numerical based method on PCA-ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System), this paper is focusing on solving the problem of uncertain cycle of water injection in the oilfield. As the dimension of original data is reduced by PCA, ANFIS can be applied for training and testing the new data proposed by this paper. The correctness of PCA-ANFIS models are verified by the injection statistics data collected from 116 wells inside an oilfield, the average absolute error of testing is 1.80 months. With comparison by non-PCA based models which average error is 4.33 months largely ahead of PCA-ANFIS based models, it shows that the testing accuracy has been greatly enhanced by our approach. With the conclusion of the above testing, the PCA-ANFIS method is robust in predicting the effectiveness cycle of water injection which helps oilfield developers to design the water injection scheme.