Development of ensemble smoother–neural network and its application to history matching of channelized reservoirs

저자

Sungil Kim, Kyungbook Lee, Jung-Tek Lim, 정훈영 (Hoonyoung Jeong), Baehyun Min

연구주제

Reservoir Engineering and Simulation Methods · Enhanced Oil Recovery Techniques

NTIS 과학기술표준분류

지구과학 > 기후학 > 기후시스템 관측/분석기술에너지 외

배정 근거: 논문을 지원한 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

채널 저류층 저류층 히스토리 매칭

convolutional autoencoder 딥러닝 앙상블 스무더

키워드 (OpenAlex)

ensemble smoother convolutional autoencoder history matching channelized reservoirs data assimilation reservoir model calibration production profiles

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2020	기후/환경변화예측연구센터	교육부	이공학학술연구기반구축(R&D)	이화여자대학교	지구과학 > 기후학 > 기후시스템 관측/분석기술에너지 외
2020	기반에너지 지속가능화 인력양성 사업단	교육부	BK21플러스사업(R&D)	서울대학교	–
2020	석유가스전 생애주기의 단계별 최적 운영을 위한 저류층 빅데이타와 심층학습 기반의 의사결정지원 자동화 시스템 개발	과학기술정보통신부	개인기초연구(과기정통부)(R&D)	이화여자대학교	에너지/자원 > 자원탐사/개발/활용 > 석유/가스 개발에너지 외
2020	가스하이드레이트 탐사 및 생산기술 연구	과학기술정보통신부	한국지질자원연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)	한국지질자원연구원	–
2020	육상 중소규모 천부가스전 탐사 및 활용기술 개발	산업통상자원부	자원개발기술개발(R&D)	한국지질자원연구원	에너지/자원 > 기타 에너지/자원에너지 외