A GEOTECHNICAL DATA BASE DEVELOPMENT AND APPLYING DATA MINING TECHNIQUES TO EXTRACT THE COMMON TRENDES OF OFFSHORE GEOTECHNICAL PROPERTIES OF SOUTH PARS GAS FIELD/ PERSIAN GULF/ IR-IRAN
Publish place: 7th National Symposium of Marine Industries
Publish Year: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,844
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NSMI07_071
تاریخ نمایه سازی: 19 بهمن 1384
Abstract:
Iran's largest natural gas field is South Pars, geologically an extension of Qatar's 900-Tcf North Field. South Pars was first identified in 1988 and originally appraised at 128 Tcf in the early 1990s. This Field contains 38.6 % of the gas resources of Iran and is regarded as the largest offshore gas field in the world. Offshore geotechnical site investigations are one of the key activities of upstream fields operators to supply the EPC contractors with the required results for designing approaches of offshore complexes. In the mean time a lot of marine site investigations have been carried into execution within the phases of South Pars development. The authors are currently trying to create the fundamentals of investigating the small- and large-scale spatial variability of the South Pars Gas Field in Persian Gulf / IRAN. Part of this investigation
is the providing of an extensive data base of the offshore geotechnical properties of South Pars . Such a data base, will enable a model to be developed of the large-scale variability of these properties. In addition, this data set will provide a data whereby general trends to be established, as well as, providing relationships between geotechnical parameters and spatial parameters utilizing probabilistic and data mining methods like ANN ( Artificial Neural Network ) in Geotechnical Engineering.
Keywords:
Authors
H. Shiri
GJ,MSc Geotechnical Engineering, M.H.PashnehTala, MSc Artificial Intelligence ,PetroPars Ltd, ۲۰۰۵, Tehran,IR-IRAN
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :