권순일 연구실은 환경·에너지공학부 소속으로, 석유 및 가스 저류층의 생산성 예측, 최적화, 그리고 탄소 포집 및 저장(CCS) 등 지하유체공학 전반에 걸친 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 데이터 기반의 머신러닝, 인공신경망, 최적화 알고리즘 등 최신 정보통신기술을 적극적으로 도입하여, 저류층의 물성 예측, 생산정 위치 선정, 플로우라인 네트워크 설계 등 에너지 개발 현장의 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 물리검층 데이터, 코어 분석 자료, 생산 이력 데이터 등 다양한 현장 데이터를 활용한 데이터 기반 예측 모델 개발에 강점을 가지고 있습니다. 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등 다양한 지도학습 알고리즘을 적용하여, 저류층의 특성에 따라 군집화된 데이터셋에 맞는 맞춤형 예측 모델을 구축하고, 실시간 데이터 분석 및 모델 재훈련을 통해 시추 및 생산 과정의 변수 변동성에 신속하게 대응하고 있습니다. 연구실은 또한 탄소중립 실현을 위한 CCS 기술 개발에도 선도적인 역할을 하고 있습니다. CO2 저장 타당성 분석, 주입정 운영 설계, 부식 억제제 개발, 장기 격리 메커니즘 분석 등 현장 실무에 직접 연결되는 기술 개발에 집중하고 있으며, 첨단 시뮬레이션 도구와 실험 데이터를 결합하여 CCS의 안전성과 경제성을 동시에 확보하고 있습니다. 블루수소 생산 등 에너지 전환 시대의 새로운 산업과의 융합 연구도 활발히 진행 중입니다. 비전통 가스자원(셰일가스, 석탄층 메탄 등) 개발을 위한 핵심기술 연구도 연구실의 중요한 축입니다. 수평시추, 다단계 수압파쇄, 저류공학, 생산성 평가, 저류층 특성화 등 비전통 자원 개발에 요구되는 전 주기 기술을 체계적으로 연구하고 있으며, 생산자료 분석, 감퇴곡선법, 머신러닝 기반 생산성 예측, 저류층 시뮬레이션 등 다양한 방법론을 결합하여 생산거동을 정밀하게 예측하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 다양한 유·가스전 및 CCS 현장에 적용되어 생산성 향상, 운영비 절감, 탄소중립 실현 등 실질적인 산업적·사회적 효과를 창출하고 있습니다. 연구실은 관련 특허와 소프트웨어 개발, 정부 및 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 에너지·환경 분야의 기술 혁신과 지속가능한 미래를 선도하고 있습니다.