R&D 동향

R&D 동향
저류층 빅데이터와 심층학습 기반의 의사결정지원 자동화 시스템을 활용한 온실가스 포집, 활용 및 지중저장(CCUS) 최적 설계 기술 개발
  • 과제고유번호1345332123
  • 과제관리기관한국연구재단
  • 총 연구비50.00
  • 과학기술표준 분류에너지/자원/자원탐사/개발/활용/석유/가스 개발

과제기본정보

사업명 이공학학술연구기반구축(R&D) 총 연구비 50.00
과제명 국문 저류층 빅데이터와 심층학습 기반의 의사결정지원 자동화 시스템을 활용한 온실가스 포집, 활용 및 지중저장(CCUS) 최적 설계 기술 개발
영문 Optimum Design Development of Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) Technology by Automated Decision Support System based on Deep Learning Guided by Reservoir Big Data
총 연구기간 2020-06-01 ~ 2023-05-31 당해연도 연구기간 2021-03-01 ~ 2022-02-28
주관연구기관 이화여자대학 연구 책임자 조진형

과제분류정보

과학기술표준분류 에너지/자원/자원탐사/개발/활용/석유/가스 개발
적용분야 전문, 과학 및 기술서비스업
6T 관련 기술 기타 정보기술
연구목표 본 연구의 최종목표는 심층학습 기반 의사결정지원 자동화시스템을 활용한 CCUS(Carbon Capture, Utilization, & Storage) 시스템의 최적운영설계입니다. CCUS 최적 운영을 위해서는 수백~수천회 이상의 고정밀 시뮬레이션이 필요하지만 이는 높은 전산비용으로 인해 현실성이 낮고 비효율적입니다. 따라서 본 연구는 지층 빅데이타를 수집...
연구내용 (1) 1차년도우선 저장층 내 유체 물성에 따른 CCUS 효율성 분석을 위해 다성분 유체모델링을 통한 압력-부피-온도(Pressure, Volume, & Temperature, PVT), 용해가스 비, 점도, 밀도 등 물성 추정 및 검증을 수행합니다. 그 후, 개발한 유체모델과 주입 유체간의 상거동 모델을 구축하기 위해 CO₂, LPG, CH4와 오일 사이...
기대효과 CCUS 통합 모델링 기술을 개발하는 본 연구과제는 온실가스 감축 기술입니다. 본 연구의 기대효과는 첫째, 급속히 성장하는 CCUS시장 진출 기술 확보입니다. CCUS 시장은 2018년 47억 달러에서 2026년 약 86억 달러까지 급격히 성장할 것으로 기대됩니다. 한국은 발전업계를 중심으로 세계 최고수준의 CO₂ 포집, 수송 및 현장 플랜트 기술을 확보하...
한글 키워드 이산화탄소 포집 활용 및 저장, 아스팔텐, 최적화, 딥러닝, 빅데이타
영문 키워드 CCUS ,Asphaltene,Optimization,Deep Learning,Big Data