과제목적분류 |
지구개발 및 탐사 |
소속 |
해저지질에너지연구본부 - 석유에너지연구센터 |
과제명 |
국문 |
심층학습기반 GH 저류층 분석모델 개발 |
영문 |
Development of deep learning-based gas hydrate reservoir evaluation |
연구기간 |
2020.01.01 ~ 2024.12.31 |
연구비 |
2,286,855,000원 |
연구책임자 |
김성일 |
연구내용 |
연구목표 |
O 코어 생산양상 및 조성정량 심층분석모델 개발
O 물리검층 검층상 및 저류물성 심층분석모델 개발
O 탄성파 GH 지시자 심층분석모델 개발 |
연구내용 |
O 코어 생산양상 및 조성정량 심층분석모델 개발
- GH 코어자료 검토(2020, 2023) 및 학습자료 생성(2021)
- 코어실험 물성(생산양상, 조성정량) 분석모델 개발(2022)
- 신규 GH 코어실험자료 적용 및 개선(2024)
O 물리검층 검층상 및 저류물성 심층분석모델 개발
- GH 물리검층자료 검토(2020, 2023) 및 학습모델 설계(2021)
- 물리검층 활용 검층상(2022) 및 저류물성(2024) 분석모델 개발
O 탄성파 GH 지시자 심층분석모델 개발
- GH 탄성파자료 검토 및 전처리(2020, 2023)
- GH 부존 지시자 분석모델 개발(2021) 및 GH 부존 분포 도출(2022)
- 신규 GH 탄성파자료 적용 및 개선(2024) |
기대성과 |
- 국내 GH 탐사 및 생산 자료 분석 수월성(효율성, 정밀도) 향상
- 4차산업혁명기술의 신가스자원인 GH 적용으로 신산업 창출
- GH 특화 심층학습 융합연구 분야 원천기술 선점(특허) 및 GH 주요개발국(미국, 중국, 일본 등) 기술용역/자문/서비스 창출 |
연구성과 |
논문(2건) |
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특허(1건) |
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보고서(0건) |
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