dc.contributor.advisor	Severýn Otto, doc. Ing. Ph.D. :54870	cs
dc.contributor.author	Foldyna, Aleš	cs
dc.contributor.referee	Nechyba Miloslav, Ing. :63668	cs
dc.date.accessioned	2023-12-09T04:56:11Z
dc.date.available	2023-12-09T04:56:11Z
dc.date.committed	20.5.2023	cs
dc.date.defense	21.6.2023	cs
dc.date.issued	2023-06-21
dc.date.submitted	12.10.2021	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá jednou z mnoha oblastí optimalizace těžby z podzemních zásobníků plynu (PZP). Konkrétně jde o prvotní pokus vytvoření jádra expertního systému založe- ného na umělé neuronové síti, který by na základě celkového denního požadovaného množství těžby ze zásobníku dokázal vyhodnotit optimální rozložení celkového množství na jednot- livé sondy daného zásobníku.	cs
dc.description.abstract	This work deals with one of the many areas of optimization of extraction from underground gas reservoirs. Specifically, it is an initial attempt to create the core of an expert system based on an artificial neural network, which would be able to evaluate the optimal distribution to the individual probes of the given stack based on the total daily required amount.	en
dc.format	68	cs
dc.identifier.uri	https://dspace.tul.cz/handle/15240/174433
dc.language.iso	CS	cs
dc.subject	Expertní systém	cs
dc.subject	Umělá neuronová sít	cs
dc.subject	Pod- zemní zásobník plynu	cs
dc.title	Použití nástrojů UI pro hledání optimálního scénáře těžby PZP	cs
dc.title	Finding of optimal UGS production scenario by AI tools	en
dc.type	diplomová práce	cs
local.degree.abbreviation	Navazující	cs
local.identifier.author	M20000166	cs
local.identifier.stag	43052	cs

Použití nástrojů UI pro hledání optimálního scénáře těžby PZP

Files

Original bundle

Collections