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박가영 (이화여자대학교) 권서윤 지민수 (이화여자대학교) 민배현 (이화여자대학교) Nguyen Xuan Huy (호치민시기술대학교) 김광현 (한국지질자원연구원) 김성일 (한국지질자원연구원) 이경북 (공주대학교)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.58 No.2
발행연도
2021.4
수록면
161 - 178 (18page)

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본 연구는 국내 가스하이드레이트 저류층에 대한 심층학습 모델링 연구의 기반을 제공하고자 한다. 이를 위해 유·가스 저류층 및 가스하이드레이트 저류층에서 물리검층 자료에 신경망 기법을 적용한 최신 기술동향을 분석한다. 물리검층 분야에서 신경망 기법을 적용한 국내외 연구사례들을 신경망이 예측하고자 하는 출력자료 유형에 따라 저류층 암상 추정, 유체유동인자 추정, 지질역학인자 추정, 합성로그 생성 등 네 가지 적용 유형으로 분류하였다. 각 사례들의 주요 특징을 기술하는 한편 특징들을 요약한 종합표를 제공한다.
#Gas hydrate #Geophysical logs #Deep learning #Application type #가스하이드레이트 #물리검층 #심층학습 #적용 유형

목차

Abstract
요약
서론
물리검층의 개요 및 종류
신경망 기법의 개요
물리검층 분야 신경망 기법 적용사례
결론
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