Vi flyttar från butik till nätet - så funkar det framåt
Geostatistical Methods for Reservoir Geophysics | 1:a upplagan
- Inbunden, Engelska, 2017
- Författare: Leonardo Azevedo, Amílcar Soares
- Betyg:
Skickas inom 1-3 vardagar
Beskrivning
This book presents a geostatistical framework for data integration into subsurface Earth modeling. It offers extensive geostatistical background information, including detailed descriptions of the main geostatistical tools traditionally used in Earth related sciences to infer the spatial distribution of a given property of interest. This framework is then directly linked with applications in the oil and gas industry and how it can be used as the basis to simultaneously integrate geophysical data (e.g. seismic reflection data) and well-log data into reservoir modeling and characterization. All of the cutting-edge methodologies presented here are first approached from a theoretical point of view and then supplemented by sample applications from real case studies involving different geological scenarios and different challenges. The book offers a valuable resource for students who are interested in learning more about the fascinating world of geostatistics and reservoir modeling and characterization. It offers them a deeper understanding of the main geostatistical concepts and how geostatistics can be used to achieve better data integration and reservoir modeling.
Om denna bok
Geostatistical Methods for Reservoir Geophysics av Leonardo Azevedo och Amílcar Soares är en Inbunden bok med 141 sidor på Engelska. Detta är den 1:a upplagan som utgavs 2017 av Springer Nature.
Spara pengar – köp begagnad från Campusbokhandeln
Köp Geostatistical Methods for Reservoir Geophysics begagnad från Campusbokhandeln och spara upp till 25% jämfört med nypris. Du kan bevaka den här boken så får du ett mail så fort vi får in den i lager som begagnad.
Genom att köpa & sälja begagnat sänker du kostnaden för studier både för dig och nästa student samtidigt som du gör nytta för klimatet.
Produktinformation