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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박가영 (이화여자대학교) 권서윤 (이화여자대학교) 지민수 (이화여자대학교) 이수진 (이화여자대학교) 최수인 (이화여자대학교) 김민 (이화여자대학교) 민배현 (이화여자대학교)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.59 No.5
발행연도
2022.10
수록면
543 - 561 (19page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

[연구논문] 딥러닝 알고리듬을 활용한 고해상도 물리검층 자료의 생성 연구
박가영 ,  권서윤 ,  지민수 외 4명 한국자원공학회지 2022.10 학술저널

2021

물리검층 자료의 딥러닝 기반 해석을 통한 저류층 인자의 고해상도 평가
박가영 기후·에너지시스템공학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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이 연구는 정확도 높은 유·가스 저류층 특성화를 위하여 원시 물리검층 자료로부터 암석 코어자료와 부합하는 고해상도의 합성 물리검층 자료를 생성하는 딥러닝 기반 방법을 제안한다. 제안한 방법의 신뢰도는 노르웨이 Volve 유전을 대상으로 세 가지 유형의 딥러닝 알고리듬(심층신경망, 합성곱신경망, 장단기메모리)을 적용하여 평가하였다. 위 알고리듬들은 타 물리검층 자료로부터 음파 검층 자료를 고해상도로 추정하였다. 전반적으로 각 딥러닝 알고리듬의 성능이 우수하였다. 특히, 장단기메모리 알고리듬의 예측 성능은 원시해상도 대비 2배, 5배, 10배의 고해상도 자료를 생성한 경우에 대해 결정계수가 0.9 이상으로 우수하게 나타났다. 제안한 모델은 향후 코어 기반 저류저류층 인자와 부합하는 물리검층 기반 저류층 인자의 도출에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
#Logging #High resolution #Deep learning #Volve oilfield #물리검층 #고해상도 #딥러닝 #Volve 유전

목차

Abstract
요약
서론
선행연구 고찰
연구방법
연구결과
결론
References

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