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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,456 - 1,460 (5page)
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The goal of this study is to evaluate the feasibility of using deep learning, specifically Long Short-Term Memory (LSTM) networks, to predict the spreading of marine oil in accidental spills. Training data was generated through numerical simulations of artificial environments with varying geometrical (islands and shoreline) configurations and wind speeds ranging from 2.0 to 8.0 m/s. To simulate oil spread over the scales of O (102) km, the volume of fluid and discrete phase models were employed, and the kinematic variables, including particle location, particle velocity, and water velocity, were used as input features for the LSTM model. The predicted LSFO spreading patterns closely aligned with the simulation results, showing a mean absolute error of less than 10% for untested data. Finally, the model was applied to the actual Wakashio LSFO spill accident, incorporating actual geographic and meteorological data, which validated the practical feasibility of the proposed model.
목차
Abstract
1. 서론
2. 결과 및 해석
3. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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