| 과제목적분류 | 지구개발 및 탐사 | 소속 | 자원탐사개발연구본부 - 석유·미래에너지연구센터 |
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| 과제명 | 국문 | 도메인 지식 강화형 AI 기반 고정밀 저류층 물성 예측 기술 개발 | ||
| 영문 | Development of domain knowledge-enhanced AI framework for reservoir property prediction | |||
| 연구기간 | 2025.08.01 ~ 2027.12.31 | |||
| 연구비 | 888,420,000원 | |||
| 연구책임자 | 김영민 | |||
| 연구내용 | 연구목표 | ◦도메인 지식 강화형 AI 기반 암석물성 예측모델 개발 및 신뢰도 정량 분석 - 다중분석 활용 고품질 물성 데이터 구축 및 지질 전문지식 구조화 - 도메인 지식 강화형 암석물성 예측모델 개발 및 성능 최적화 - 현장 자료 기반 예측모델 정량 검증 및 신뢰도 분석 | ||
| 연구내용 | ◦(성과지표 1) 고품질 물성 데이터 구축 및 지질 도메인 지식 구조화 - 다양한 원천 데이터 수집 및 통합 ·암석물성 실측자료, 시추공 검층, 지화학 분석 결과 등 연구원 보유자료 통합 - 물성 변수 간 상관관계 기반 예측인자 도출 ·상관계수, 결정 트리 등 다변량 기법 기반 상관관계 분석 및 유의미한 변수군 선별 - 도메인 지식 기반 전처리 및 학습데이터 정제 체계 구축 ·노이즈 제거, 결측값 보간, 스케일 정규화 등 데이터 품질 향상 처리 기준 수립 - 지질-물성 온톨로지 및 복합 속성군 설계 ·암석-광물-지화학 속성 간 의미 있는 연관성을 구조화한 온톨로지 설계 ◦(성과지표 2) 도메인 지식 강화형 AI 예측모델 개발 - 도메인 지식 반영을 위한 데이터 구조화 및 전처리 체계 확립 ·암석물리, 지화학, 암석역학 영역별 데이터 특성 기반 전처리 체계 수립 ·전문가 해석 기준 반영한 노이즈 제거 및 결측치 보간 알고리즘 개발 - 다양한 지질 조건에 적용 가능한 범용형 모델 지향 ·국내외 다양한 지질 조건에 적용 가능한 범용 구조로 모델 설계 - 도메인 지식 강화형 AI 모델 설계 및 해석 가능성 확보 ·물성 간 상관관계 및 변수 중요도를 반영한 규칙 기반(rule-based) 모델 개발 ·학습 과정에 도메인 지식을 적용해 결과 해석이 가능한 AI 구조 설계 (SHAP, PINN 등) - 지질도메인 기반 앙상블 및 경량 모델 개발 ·입력자료 편차를 고려한 앙상블 기법 설계 및 추론 속도 개선을 위한 모델 경량화 ◦(성과지표 3) 예측모델 정량 성능 분석 및 신뢰도 검증 - 예측 성능 정량 평가 체계 수립을 통한 기술 신뢰성 확보 ·물리모델 및 지구통계 기반 해석결과와 AI 예측 결과 비교 및 성능 정량 검증 - 예측결과의 신뢰도 정량 분석 체계 확립 ·신뢰구간, 예측변동 범위, 외삽 성능 분석 등 | |||
| 기대성과 | ◦(기술적 측면) 도메인 지식 기반 고해석력 AI 예측 기술 확보 - 도메인 지식을 내재화한 AI 예측모델을 통해 기존 black-box 기반 기술의 설명력 부족과 신뢰도 한계를 극복하고, 현장 중심의 정밀 저류층 물성 해석 가능 - 물성 예측 결과를 정적모델링 및 유동 시뮬레이션에 연계함으로써 저류층 모델링 및 개발 전략 수립에 활용도 제고 - 온톨로지 기반 데이터 구조화 기술은 자원탐사, 수소저장 등 다양한 저류층 활용 기술로 확장 가능한 범용 해석 인프라로 기능 ◦(경제․산업적 측면) 탐사 및 시추 해석 비용 절감 및 기술 자립화 - 고비용 실험 및 제한적 실측자료에 대한 의존도를 낮추고, 예측 기반 암석물성 추정 기술을 통해 자료 확보 비용 및 소요 시간을 획기적으로 절감 - 자료 부족 지역이나 시추공 간격이 넓은 구간에서도 연속적 물성 예측이 가능해져 탐사 효율 향상 및 개발 리스크 감소 - 국내 E&P 공기업 및 민간기업에서의 저류층 해석 수요에 대응하며, 장기적으로 수입 기술 대체와 독자 기술 자립화 기반 마련 | |||
| 연구성과 | 논문(0건) | |||
| 특허(0건) | ||||
| 보고서(0건) | ||||
