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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이대모 (한국해양대학교) 신효진 (한국해양대학교) 임종세 (한국해양대학교)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.59 No.6
발행연도
2022.12
수록면
673 - 683 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

셰일가스 생산량 예측 모델의 성능개선을 위한 장단기기억 신경망 기반 생산감퇴특성 추출 및 활용 연구
이대모 ,  신효진 ,  임종세 한국자원공학회지 2023.12 학술저널
생산특성인자를 고려한 장단기기억 신경망 기반 셰일가스 생산량 예측 연구
이대모 해양에너지자원공학과 2023.01 학위논문

2022

[연구논문] 셰일가스 생산량 예측 시 생산관련인자를 활용한 장단기기억 신경망 적용 연구
이대모 ,  신효진 ,  임종세 한국자원공학회지 2022.12 학술저널

초록· 키워드

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셰일 저류층의 생산량 자료를 활용하여 생산감퇴곡선분석법 적용 시 생산 초기의 충분하지 않은 자료를 사용할 경우 예측 결과에 대한 불확실성이 존재하며, 수압파쇄와 유정완결 조건 등의 생산관련인자를 고려할 수 없다는 한계가 있다. 이 연구에서는 생산시점을 가정하여 셰일가스 생산량을 예측하기 위한 장단기기억 신경망을 구축하였으며, 예측모델이 여러 생산정의 감퇴거동을 학습하여 새로운 생산정에 대한 생산감퇴를 모사할 수 있음을 확인하였다. 또한, 실수직심도, 총천공간격, 수압파쇄 횟수, 초기 생산량에 대한 생산관련인자를 추가 입력자료로 활용함으로써 오차율을 개선할 수 있음을 파악하였다. 이 결과를 통하여 생산감퇴곡선분석법 적용이 어려운 셰일가스 생산 초기에 장단기기억 신경망을 바탕으로 생산량 예측이 가능할 것으로 사료된다.
#Shale gas #Long Short-Term Memory #Production-related factor #Production prediction #셰일가스 #장단기기억 #생산관련인자 #생산량 예측

목차

Abstract
요약
서론
LSTM 기반 생산량 예측모델 설계
LSTM 기반 셰일가스 생산량 예측
결론
References

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