The ultimate goal of this study is to develop a reservoir management program that combines deep neural networks. This project aims at accomplishing the following objectives in collaboration with Vietnam (Ho Chi Minh City University of Technology, HCMUT) for three years.
1st year) Interconnection of deep learning methods, reservoir management program, and reservoir simulator and data acquisition on oil and gas field in Vietnam
2nd year) Performance evaluation of deep learning methods using reservoir management program and modeling and diagnosis of reservoir using field data obtained in the first year
3rd year) Assessment of field application of the developed deep learning methods based on field data in Vietnam.
지질자료와 딥러닝 기법의 결합을 통한 베트남 해상 유·가스전의 최적 운영 및 매장량 예측기법 연구
이 연구의 최종목표는 딥러닝 기반 심층 인공신경망들을 결합한 저류층 관리 프로그램을 개발하여 유·가스 저류층의 최적 운영에 기여할 수 있는 방법론을 도출하고 베트남 해상 유·가스전에 적용하여 검증을 목표로 하는 것입니다. 이를 위해 베트남 호치민대학교와 국제공동연구 형태로 참여함으로써 3년 동안 다음의 목표 달성을 통한 국내 독자 소프트웨어 개발 및 보급을 추구합니다.
1차년도) 딥러닝 신경망, 저류층 관리 프로그램, 저류층 시뮬레이터의 연동과 베트남 해상 유·가스전 현장 자료 확보
2차년도) 저류층 관리 프로그램을 이용한 딥러닝 기법들의 성능평가 및 1차년도에서 확보한 현장 자료를 이용한 지하 구조 저류층 모델링 및 진단
3차년도) 베트남 현장자료를 활용하여 개발한 딥러닝 기법들의 현장 적용성 평가.
Figure. 개발할 프로그램의 시스템 구성도. 이 연구는 딥러닝 신경망 프록시와 저류층 전산모델, 역산 최적화 알고리듬의 결합에 중점을 둠.