prikaz prve stranice dokumenta Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom
  Preuzmi
PDF 2.43 MB
diplomski rad
Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom
diplomski rad
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, 2017. urn:nbn:hr:169:299292
Pavić, Marčelo
Sveučilište u Zagrebu
Rudarsko-geološko-naftni fakultet
Zavod za naftno-plinsko inženjerstvo i energetiku

Institucijski repozitorij: Repozitorij Rudarsko-geološko-naftnog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Pavić, M. (2017). Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292

Pavić, Marčelo. "Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292

Pavić, Marčelo. "Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292

Pavić, M. (2017). 'Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292

Pavić M. Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet; 2017 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292

M. Pavić, "Predikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Rudarsko-geološko-naftni fakultet, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:169:299292
Podaci o radu
NaslovPredikcija PVT svojstava neuronskom mrežom : diplomski rad
Naslov (engleski)Prediction of PVT properties with neural networks : master’s thesis
AutorMarčelo Pavić
MentorDomagoj Vulin (mentor)
Član povjerenstvaDomagoj Vulin (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Kurevija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Perković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Rudarsko-geološko-naftni fakultet
(Zavod za naftno-plinsko inženjerstvo i energetiku)
Zagreb
Datum i država obrane2017-02-17, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Rudarstvo, nafta i geološko inženjerstvo
Naftno rudarstvo
Sažetak
Umjetne neuronske mreže su nova tehnologija koja je nastala kao pokušaj oponašanja rada ljudskog mozga, a našla je primjenu u rješavanju složenih nelinearnih problema na mnogo različitih područja. U ovom radu su neuronske mreže korištene za predikciju pVT (engl. pressure-volume-temperature) svojstava nafte iz polja Žutica. Mreže su trenirane na tri različita seta podataka, za predikciju volumnog faktora nafte, plinskog faktora i tlaka zasićenja nafte. Napravljeno je ukupno 28 različitih modela neuronskih mreža, a razlikuju se po arhitekturi, broju iteracija, stopi učenja i broju podataka u setu za treniranje, kalibraciju i verifikaciju.
Sažetak (engleski)
Abstract: Artificial neural networks are new technology which was developed to simulate human brain and it is used for solving difficult nonlinear problems in many different areas. In this thesis neural networks are used for predicting of PVT (pressure-volume-temperature) properties of oil from Žutica field. Three different data sets were used for training neural networks for prediction of oil formation volume factor, solution gas-oil ratio and bubble point pressure. It was produced 28 different models of neural networks, based on different architecture, number of learning cycles, learning rates or number of data in training, cross-validate or test sets.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:169:299292
Studijski programNaziv: Naftno rudarstvo; smjerovi: Opće naftno rudarstvo, Energetika, Zaštita okoliša u naftnom rudarstvu
Smjer: Opće naftno rudarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka naftnog rudarstva (mag. ing. petrol.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-03-21 13:16:54