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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 501184 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 501184

Título del libro: Water-Rock Interaction
Título del capítulo: Determination of flowing pressure gradients in producing geothermal wells by using artificial neural networks

Autores UNAM:
OCTAVIO GARCIA VALLADARES; EDGAR ROLANDO SANTOYO GUTIERREZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2010

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Resumen:

A predictive model based on an application of the artificial neural networks (ANN) for obtained the flowing pressure gradients in geothermal wells was applied. The ANN model uses geometrical and physical data commonly measured in producing wells. The prediction of pressure gradients was successfully achieved using the following input data: wellbore geometry (i.e., wellbore depth, inclination angle of pipe, and wellbore diameter), mass flow rate and bottomhole temperature measurements collected from a world database of geothermal wellbores. For the ANN, several computational architectures based on the Levenberg-Marquardt optimization algorithm, the hyperbolic tangent sigmoid transfer-function, and the linear transfer-function were effectively used. The best fitting training data set was obtained with an ANN architecture of 15 neurons in the hidden layer, which made possible to predict the flowing pressure gradients with a satisfactory efficiency (R2 = 0.9910). The results provided by the ANN model between measured and simulated data were in good agreement. © 2010 Taylor & Francis Group, London.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781439862995
Editorial:
CRC Press Nombre de la publicación:
Determination of flowing pressure gradients in producing geothermal wells by using artificial neural networks
Página inicial:
141
Página final:
144

Tipo de producto:
Capítulo de un Libro