Efficient deep-learning-based history matching for fluvial channel reservoirs

저자

Suryeom Jo, 정훈영 (Hoonyoung Jeong), Baehyun Min, Changhyup Park, Yeungju Kim, Seoyoon Kwon, Alexander Y. Sun

연구주제

Reservoir Engineering and Simulation Methods · Enhanced Oil Recovery Techniques

NTIS 과학기술표준분류

지원 과제·AI 키워드로 잡을 근거가 없어 분류하지 않았다.

AI 연구 키워드·방법

채널 저류층 fluvial channel 저류층 히스토리 매칭

convolutional autoencoder 딥러닝

키워드 (OpenAlex)

history matching deep learning convolutional autoencoder convolutional denoising autoencoder convolutional neural networks reservoir uncertainty latent features Egg model

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2022	스마트 자원개발 융합인력양성	산업통상자원부	에너지인력양성사업(에특)	서울대학	–
2022	차세대 에너지 통합형 인력양성사업단	교육부	4단계두뇌한국21사업(R&D)	서울대학	–
2022	가스하이드레이트 탐사 및 생산기술 연구	과학기술정보통신부	한국지질자원연구원연구운영비지원(주요사업비)	한국지질자원연구원	–
2022	지오빅데이터 구축 및 지질자원 분야 GeoAI 활용 플랫폼 개발	과학기술정보통신부	한국지질자원연구원연구운영비지원(주요사업비)	한국지질자원연구원	–