Subsurface Data Assimilation
Theory and Applications
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 153.99
-
63 867 Ft (60 826 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 6 387 Ft off)
- Kedvezményes ár 57 481 Ft (54 743 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
63 867 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2026. június 15.
- ISBN 9780443415432
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem300 oldal
- Méret 229x152 mm
- Súly 450 g
- Nyelv angol 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
Subsurface Data Assimilation: Theory and Applications provides a comprehensive exploration of data assimilation algorithms applied to subsurface characterization and monitoring. The book begins with data assimilation methods, including multilevel data assimilation, coupled data assimilation with machine learning, and generative neural networks for geological parameterization. It also introduces Latent-Space Data Assimilation (LSDA), leveraging deep learning for feature-based analysis and forecasting, and geostatistical seismic inversion techniques. The second part of the book looks into the practical applications of data assimilation in various subsurface problems. Chapters explore CO2 monitoring, geologic CO2 sequestration, and the use of data assimilation for earthquake or CO2 storage scenarios.
Hierarchical data assimilation procedures for carbon storage with uncertain geological scenarios are discussed, along with applications of data assimilation in geothermal energy contexts. The book also addresses practical uncertainty management practices and challenges related to CO2 storage and geothermal energy projects.
Tartalomjegyzék:
Part I: Theoretical Foundations of Data Assimilation Algorithms
1. Recent Progresses of Data Assimilation Methods Applied to Subsurface Characterization and Monitoring Problems
2. Multilevel Data Assimilation
3. Coupled Data Assimilation and Machine Learning
4. Generative Neural Networks for Geological Parameterization
5. Latent-Space Data Assimilation (LSDA): Leveraging Deep Learning for Feature-Based Analysis and Forecasting
6. Geostatistical Seismic Inversion
Part II: Applications to Various Subsurface Problems
7. CO? Monitoring
8. Geologic CO2 Sequestration
9. Earthquake or CO2 Storage
10. Hierarchical Data Assimilation Procedures for Carbon Storage with Uncertain Geological Scenario
11. Geothermal Energy
12. Practical Uncertainty Management, Practices, and Challenges in CO2 Storage/Geothermal Energy
