실시간 시추매개변수 예측은 시추효율의 극대화 관점에서 상당히 중요한 연구이다. 시추 극대화 방법 중 시추속도를 향상시키는 방법이 일반적인데 이는 굴진율, 시추스트링 회전속도, 비트 하중, 시추이수 유량과 연관관계를 지니고 있다. 본 연구는 실시간 시추매개변수 중 하나인 굴진율을 순환신경망기반 딥러닝 모델을 이용하여 예측하는 방법을 제안하였으며 기존의 물리적 기반의 굴진율 모델과 딥러닝 모델을 이용한 예측 모델을 비교해 보고자 한다.
굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.
시추는 석유자원 탐사와 개발에서 가장 중요하며 많은 비용이 소요되는 필수 작업이다. 그래서 시추의 효율 향상을 위한 굴진율 연구가 지속적으로 진행되어왔다. 근래에는 전통적인 수학적 모델의 단점을 극복하기 위하여 새로운 방식의 자료기반 모델이 다양한 연구자들에 의해 개발되고 있다. 자료기반 모델은 알고리즘과 매개변수의 선택이 매우 중요하다. 또한 개발된 모델의 성능향상을 위하여 실시간으로 모델을 재훈련하여 연속적인 시추작업을 실현해야한다. 이 논문에서는 최신 연구들을 조사하여 시추 최적화에서 사용된 알고리즘, 시추 매개변수, 모델 재훈련 간격에 대한 정보를 제공하고자 한다.
천공탐사는 암반 굴착시 점보드릴의 유압착암기로부터 계측되는 기계량들인 천공데이터를 분석하여 암반의 특성을 평가하는 기법이다. 천공탐사는 발파공 또는 록볼트공 천공시 실시간으로 계측할 수 있기 때문에 암반을 신속하고 정량적으로 예측 및 평가할 수 있는 장점이 있다. 현재까지도 천공데이터에 관한 다양한 연구가 수행되어져오고 있지만, 암반 특성을 평가하기 위한 천공파라미터들의 항목 선정과 기 계량들의 수치적인 정량화가 정립되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 암석 및 지반 특성을 평가할 수 있는 천공파라미터의 항목 선정 및 천공시 천공데이터들 간의 관계를 파악하기 위해 균질 모형 암석 시험편을 제작하여 천공데이터를 획득하였고, 획득된 천공데이터를 이용하여 천공파라미터들의 상관관계 분석을 수행하였다. 분석 결과를 통해 유압착암기의 굴착능력은 타격에 의해 가장 큰 영향을 받음을 확인하였다.
While greenhouses have been utilized as a sustainable alternative to traditional soil farming, they are often powered by diesel boilers that necessitate vast amounts of non-renewable energy and emit toxic fumes. Thus, geothermal heat pumps have been proposed as a more energy-efficient substitution for diesel boilers. Currently, most horticultural facilities in the United States use shallow geothermal systems, and are often equipped with horizontal underground heat exchangers as well as heat pump equipment. These shallow geothermal systems require a large drilling site and heat pump to function, which results in high maintenance costs. The heat pump itself consumes a large amount of power, which degrades system performance. Conversely, high temperatures can be attained within a single borehole in deep geothermal vertical closing systems without using a heat pump. This setup can dramatically reduce the power consumption and improve system performance. In this study, we have modeled a circulation simulator after the circulation systems in deep geothermal facilities to analyze a 2000-meter borehole in Naju-Sanpo-myeon. The simulator is operated by manipulating various putative parameters affecting system performance to analyze the system's coefficient of performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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