R&D 동향

R&D 동향
머신러닝을 이용한 굴진율 예측 시스템
  • 과제고유번호1711199723
  • 과제관리기관(사단)한국산업기술진흥협회
  • 총 연구비300.00
  • 과학기술표준 분류에너지/자원/온실가스 처리/CO₂ 저장기술

과제기본정보

사업명 기업부설연구소R&D역량강화지원 총 연구비 300.00
과제명 국문 머신러닝을 이용한 굴진율 예측 시스템
영문
총 연구기간 2023-04-01 ~ 2024-12-31 당해연도 연구기간 2023-04-01 ~ 2023-12-31
주관연구기관 (주)골든엔지니어링 연구 책임자 김원범

과제분류정보

과학기술표준분류 에너지/자원/온실가스 처리/CO₂ 저장기술
적용분야 지구개발 및 탐사/에너지/건설업
6T 관련 기술 환경관리·정보 및 시스템기술
연구목표 ◌ 개발기술: 머신러닝을 이용한 시추 굴진율 예측 시스템 개발_x005F - 시추 현장에서 실시간으로 데이터를 취득할 수 있는 센싱 기술 적용_x005F - 머신러닝을 활용하여 취득한 데이터로부터 굴진율 예측_x005F - 머신러닝 기반의 의사결정 및 현장 친화 운영 시스템 개발
연구내용 ◌ 세부기술 1: 방향성 시추 중 실시간 자료 취득 센싱 기술 적용_x005F - 현장 시추 장비에 적용이 가능한 센싱 기술 검토_x005F - 센싱 데이터 처리를 위한 AI기반 알고리즘 선정_x005F - 수신기 연계용 시추 현장 소프트웨어 적용_x005F◌ 세부기술 2: 머신러닝을 이용한 굴진율 예측 모델 개발_x005F - 시추 현장 실제 데이터셋 확...
기대효과 ◌ 연구개발성과_x005F - 머신러닝 기반의 방향성 시추 굴진율 예측 모델 개발_x005F - 방향성 시추 현장의 빅데이터 수집 및 데이터베이스화 체계 구축_x005F - 데이터 처리 및 분석에 따른 최적 머신러닝 알고리즘 선정 및 모델 개발_x005F - 현장 적용을 위한 머신러닝 예측 결과의 실시간 시각화 인터페이스 개발_x005F - 실제 현장 적용...
한글 키워드 머신러닝, 시추 시스템, 굴진율, 지능형 산업인터넷, 디지털 오일 필드
영문 키워드 Machine-Learning, Drilling System, ROP(Rate Of Penetration), AIoT(Artificial Intelligence of Things), DOF(Digital Oil Field)