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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
곽태성 (동아대학교) 정지헌 (동아대학교) 한동권 (동아대학교) 권순일 (동아대학교)
저널정보
한국가스학회 한국가스학회지 한국가스학회지 제19권 제1호
발행연도
2015.2
수록면
28 - 37 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

인공신경망과 SA 알고리즘을 이용한 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델 개발
곽태성 ,  정지헌 ,  한동권 외 1명 한국가스학회지 2015.02 학술저널

2014

인공신경망과 SA 알고리즘을 이용한 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델 개발
곽태성 에너지자원공학과 2014.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 고속의 연산이 가능한 인공신경망 시뮬레이터와 SA 알고리즘을 결합하여 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델을 개발하였다. 기존의 사용하는 상용시뮬레이터의 경우 현장 규모의 저류 전산 시뮬레이션을 수행시 시간이 많이 소모되므로 이를 해결하기 위하여 이 모델에서는 인공신경망을 사용하여 짧은 시간 내에 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다. 이렇게 얻은 결과를 주관적인 경험에 의거하지 않고 자동으로 최적의 생산정 위치를 선정할 수 있도록 최적화기법인 SA 알고리즘을 적용하였다. 개발된 모델을 사용하여 얻은 결과를 기존 사용 시뮬레이터와 비교하여 예측성능이 양호함을 검증할 수 있었으며, 연산속도 또한 향상됨을 확인하였다. 특히 SA 최적화 알고리즘의 제어변수인 초기온도와 냉각률에 대한 민감도분석을 실시하여 각각에 대한 최적값을 산출하였으며, 이를 통해 개발한 모델의 연산성능을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 개발된 모델을 사용하여 생산정 위치 최적화를 수행한 결과, 생산성이 우수한 지역을 선정하여 최적의 생산정 위치를 도출하였다.
#ANN #simulated annealing #well placement

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 생산정 위치 최적화 모델 개발
Ⅲ. 생산정 위치 최적화 모델 민감도 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Doraisamy, H. / 1998 / Methods of Neuro-Simulation for Field Development / presented at the Rocky Mountain Regional Low-permeability Reservoirs symposium held in Denver google schola Centilmen, A. / 1999 / Applications of Neural Networks in Multiwell Field Development / presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition held in Houston google schola Min, B.H / 2007 / Well Placement Optimization using Artificial Neural Network google schola Han, D.K. / 2012 / A study on Production Well Placement in a Gas Field using Artificial Neural Network Simulator google schola Beckner, B.L. / 1995 / Field Development Planning Using Simulated Annealing - Optimal Economic Well Scheduling and Placement / presented at the SPE Annual Technical Conference & Exhibition held in Dallas U.S.A. google schola

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