Time series prediction of hydrate dynamics on flow assurance using PCA and Recurrent neural networks with iterative transfer learning

저자

Nayoung Lee, Hyun Ho Kim, Jongyeon Jung, Ki-Heum Park, Praveen Linga, 서유택 (Yutaek Seo)

연구주제

Offshore Engineering and Technologies · Methane Hydrates and Related Phenomena · Oil and Gas Production Techniques

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원 > 자원탐사/개발/활용 > 석유/가스 개발에너지 외

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

AI 연구 키워드·방법

유동성 보장(플로 어슈어런스) hydrate formation prediction

기계학습 주성분 분석(PCA)

키워드 (OpenAlex)

gas hydrate formation flow assurance hydrate formation prediction time series forecasting recurrent neural networks LSTM GRU attention-based LSTM

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2022	친환경 디지털 조선해양 교육연구단	교육부	4단계두뇌한국21사업(R&D)	서울대학	–
2022	오일 생산플랜트의 패키지화 설계 및 통합실증 기술개발	국토교통부	비전통오일생산플랜트건설핵심기술개발사업	한국지질자원연구원	에너지/자원 > 자원탐사/개발/활용 > 석유/가스 개발에너지 외