가스하이드레이트 기계학습기반 분석 연구
상세정보
| 자료유형 | KIGAM 보고서 |
|---|---|
| 서명 | 가스하이드레이트 기계학습기반 분석 연구 |
| 저자 | 이경북 |
| 언어 | KOR |
| 청구기호 | KR-2024-위탁-029-2024 |
| 발행사항 | 한국지질자원연구원 : 공주대학교, 2024 |
| 초록 | ○ 코어 XRD 실험자료 일반조성/특이조성 샘플 군집화 모델 개발 및 한국대지 실험자료 확장성 검토: XRD 실험자료에 대한 도메인 지식에 기반하여 intensity profile의 특성을 분석하고 연구지역의 광물조성에 대한 통계분석을 수행하여 특이조성의 범위를 선정. 울릉분지 XRD 실험자료에 대한 군집화 모델을 개발... ○ 기계학습기반 GH 분석 모델 최적화기술 개발: 물리검층 원시자료를 활용한 저류물성 산출을 통해 국내 GH 대상 저류물성을 평가하고, 파라미터를 도출. 가용 여부가 판별된 물리검층 및 코어 자료를 학습자료로 활용하여 앙상블 머신러닝에 적용하고, 도출된 고해상도 저류물성을 분석하여 물리검층 자료를 활용한 GH 특화 공극률 고해상도 산정 모델을 개발하는 것을 목표로 연구 수행... |
| 페이지 | xv. 43 p. |
| 키워드 | 2024위탁코어XRD가스하이드레이트GH머신러닝물리검층, 코어, 위탁, XRD, 실험자료, 가스하이드레이트, GH, 머신러닝, 물리검층 |
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- 관리자
- 한국지질자원연구원
- 등록일
- 2024-03-21
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이경북. (2024). 가스하이드레이트 기계학습기반 분석 연구. 한국지질자원연구원 : 공주대학교.
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