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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 변중무 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400008635 |
과제고유번호 | 1711190661 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-19 |
키워드 | 머신러닝.이산화탄소 지중저장.4차원 탄성파 모니터링.탄성파 정규화.속도 역산.machine learning.CCS.4D seismic monitoring.seismic regularization.velocity inversion. |
□ 연구개요
이 연구에서는 이산화탄소(CO2) 지중저장의 효율적 모니터링을 위해 머신러닝 기반의 4차원 탄성파 모니터링 기술을 개발하였다. 머신러닝 알고리듬을 적용하여 탄성파 자료의 내삽, 정규화 및 속도 정보 추출 기술이 개발되었으며, 개발된 기술은 탄성파 탐사 자료의 처리 시간과 비용을 크게 절감하고, 지중 저장된 이산화탄소의 확산 및 누출 모니터링의 정확성을 크게 향상시켰다. 이 연구를 통해 CCS 프로젝트의 성공적인 실행 및 안정성 모니터링을 위한 독자적인 첨단 기술을 확보 하였다.
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