유동성 보장(플로 어슈어런스) flow assurance
키워드 · 수송·열·기계 에너지
3연구단 논문
2교수
64억 국가 R&D(2015–24)
소규모증가율
0.00%서울대 비중
해저·장거리 배관에서 하이드레이트·슬러그 등으로 유동이 막히지 않도록 관리하는 기술이다
연도별 연구단 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 16건 · 10년 64억 · 2015–19 대비 2020–24 소규모 · 대학 수행 12.5% · 서울대(본교) 0.00%. 매칭: 영문 키워드 'flow assurance', 국문 '유동성보장', '플로우어슈어런스'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 기계 > 조선/해양시스템 47% · 에너지/자원 > 자원탐사/개발/활용 41% · 화공 > 화학공정 8% · 기계 > 생산기반기술 5%
교수
| 교수 | 학과 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 정훈영 | 에너지자원공학과 | 2 | 2 |
| 서유택 | 조선해양공학과 | 1 | 1 |
함께 나오는 키워드
연결되는 NTIS 분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | SNUEI 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2022 | Prediction of maximum slug length considering impact of well trajectories in British Columbia shale gas fields using machine learning 자원탐사/개발/활용 › 광물자원 개발 Journal of Natural Gas Science and Engineering | 정훈영 | 17 |
| 2022 | Time series prediction of hydrate dynamics on flow assurance using PCA and Recurrent neural networks with iterative transfer learning 자원탐사/개발/활용 › 석유/가스 개발 Chemical Engineering Science | 서유택 | 14 |
| 2022 | Prediction of liquid surge volumes and flow rates for gas wells using machine learning Journal of Natural Gas Science and Engineering | 정훈영 | 12 |
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