Using artificial neural networks to predict the rheological behavior of drilling fluids / moamen ahmed gasser hassan kamel ibrahim kamel ;magdi abadir , fatma ibrahim barakat.
Material type:
TextPublication details: 2022.Content type: - text
- Unmediated
- volume
- استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالتصرف الريولوجي لسوائل الحفر
- 620
| Item type | Current library | Home library | Call number | Status | Date due | Barcode | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Thesis
|
قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.13.04.M.sc.2022.Mo.u. (Browse shelf(Opens below)) | Not for loan | 01010110086138000 |
Browsing المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة shelves Close shelf browser (Hides shelf browser)
| No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | ||
| Cai01.13.04.M.Sc.2022.Ma.G Gas turbines waste heat recovery opportunities case studies amerya lpg plant& western desert gas complex / | Cai01.13.04.M.Sc.2022.Ma.O Optimum scheme for gas plant process utilizing aspen economic analyzer / | Cai01.13.04.M.Sc.2022.Mo.O Operating cost reduction of an ammonia plant using a simulation model of an absorption refrigeration cycle / | Cai01.13.04.M.sc.2022.Mo.u. Using artificial neural networks to predict the rheological behavior of drilling fluids / | Cai01.13.04.M.Sc.2022.Na.R Rice straw role in building for energy Saving / | Cai01.13.04.M.Sc.2022.No.P. Production of bioplastic from carrot pulp hydrolysis components / | Cai01.13.04.M.Sc.2022.No.S A simulation study of mixed refrigerant absorption refrigeration system using different absorbents / |
Thesis (M.Sc.)-Cairo University,2022. Thesis (Ph.D)-Cairo University,2022.
Bibliography: p. 87-91.
تعتبر سوائل الحفر عاملاً أساسياً في نجاح عمليات الحفر حيث انها تؤدي وظائف عديدة منها التحكم في البئر وتزييت وتبريد مثقاب الحفر. في الآونة الأخيرة، أظهرت الأبحاث فى مجال البترول اهتمامًا متزايدًا بتعزيز خصائص سوائل الحفر باستخدام الجسيمات النانوية. في هذا البحث، تم استخدام جسيمتين نانويتين (أوكسيد الماجنسيم واكسيد الزنك) لتحسين سلوك ثلاثة أنواع من سوائل الحفر. تم استخدام النتائج التي تم الحصول عليها بالإضافة إلى البيانات من الأدبيات لبناء نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) يمكنها التنبؤ بالخصائص الريولوجية لسوائل الحفر. أظهرت الجسيمتان النانويتان تحسنًا وتأثيرًا واعدًا على سلوك سوائل الحفر. كما تمكنت نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية من التنبؤ بالخصائص الريولوجية لسوائل الحفر بناءً على تركيبها بدقة عالية مما يمهد الطريق لميكنة عمليات الحفر.
There are no comments on this title.