이 연구 주제는 석유·가스 저류층의 유동 특성, 생산성, 장기 생산거동을 정량적으로 해석하여 자원 회수 효율을 높이는 데 초점을 둔다. 연구실은 전통 유가스전과 비전통 저류층을 모두 대상으로 하며, 생산자료와 감퇴곡선, 저류층 물성, 시추공 정보 등을 종합적으로 활용해 저류층의 불균질성과 생산 메커니즘을 이해하고자 한다. 특히 현장 데이터의 불완전성과 불확실성이 큰 자원공학 문제를 해결하기 위해 데이터 해석과 공학적 모델링을 결합하는 접근을 중시한다. 구체적으로는 생산감퇴곡선 분석, 저류층 특성 역산, 물리검층 자료 기반 투과도 예측, 생산정 위치 및 플로우라인 네트워크 최적화, 수압파쇄 저류층 생산성 평가 등의 세부 연구가 포함된다. 연구실의 특허와 학술발표 이력에서 확인되듯이 순환신경망을 이용한 생산거동 예측, 인공신경망 기반 생산성 평가, 병렬처리와 최적화 알고리즘을 활용한 저류층 특성 규명 등 계산 기반 기술이 활발히 적용되고 있다. 이는 기존의 경험식이나 제한된 해석 기법을 넘어, 복잡한 생산 현상을 보다 정밀하게 예측하려는 시도라 할 수 있다. 이러한 연구는 유가스전 개발의 경제성 향상, 생산 계획 수립의 고도화, 저류층 관리 전략의 정밀화에 직접적으로 기여한다. 나아가 생산자료가 부족하거나 지질 정보가 제한적인 환경에서도 예측 신뢰도를 높일 수 있어 현장 의사결정 지원 도구로서의 가치가 크다. 향후에는 디지털 오일필드, 실시간 생산 모니터링, 자율 최적화 운영 기술과 결합되어 에너지 자원 개발의 효율성과 안정성을 동시에 높이는 핵심 기반이 될 수 있다.

이 연구 주제는 석유·가스 탐사와 시추 과정에서 생성되는 대규모 현장 데이터를 머신러닝과 딥러닝으로 해석하여 탐사 성공률과 시추 효율을 높이는 데 목적이 있다. 연구실은 에너지 자원 분야의 전주기 데이터를 분석 대상으로 삼아, 단순 자동화를 넘어서 예측·설명·의사결정 지원이 가능한 지능형 시스템 구축을 지향한다. 특히 시추 현장에서 발생하는 복합 변수들 사이의 비선형 관계를 학습함으로써 기존 경험 중심 운영 방식의 한계를 극복하고자 한다. 주요 연구 내용으로는 굴진율 예측 시스템, 딥러닝 기반 저류층 투과도 산출, 물리검층 자료 전처리 및 예측 모델 성능 개선, 생산성 예측을 위한 앙상블 모델과 순환신경망 적용, XAI 기반 영향변수 설명 등이 있다. 특허에서 제시된 바와 같이 실시간 시추 데이터를 활용해 굴진율을 예측하고, 심도 증가에 따라 모델을 재학습하는 적응형 운영 가이드 모델을 개발하고 있다. 또한 탐사 분야에서는 지구물리 자료와 검층 자료를 통합하여 유망 저류층 위치나 암상 특성을 해석하는 지능형 분석 연구도 수행한다. 이 연구는 디지털 오일필드 구현, 현장 운영비 절감, 시추 실패 위험 최소화, 탐사 의사결정의 객관화에 중요한 역할을 한다. 더 나아가 데이터 축적이 어려운 자원공학 분야에서 학습 가능한 모델 구조와 설명 가능한 인공지능 기법을 도입함으로써 산업 현장의 수용성을 높이고 있다. 앞으로는 산업인터넷, 실시간 센서 네트워크, 자동화 제어 시스템과의 연계를 통해 자원개발 분야의 데이터 기반 전환을 가속하는 핵심 축이 될 가능성이 크다.

이 연구 주제는 탄소중립 시대에 대응하기 위한 이산화탄소 포집·저장(CCS), 블루수소 생산, 수소 저장·활용 기술을 통합적으로 다루는 에너지공학 연구이다. 연구실은 기존 석유·가스 저류층 공학의 전문성을 바탕으로 고갈 유가스전의 CO2 저장 가능성 평가, 주입정 운영, 저장 용량 산정, 사업 모델 개발 등 실용적 문제를 다룬다. 이는 화석연료 기반 에너지 시스템에서 저탄소 전환을 실현하기 위한 과도기적 핵심 기술로서 의미가 크다. 프로젝트 수행 내역을 보면 동남아시아 고갈 유가스전을 대상으로 CO2 저장 유망 후보지를 선정하고 사업 추진 모델을 개발하는 연구가 진행되고 있으며, CCS 목적 CO2 주입정의 부식방지 기술도 중요한 세부 주제로 다뤄지고 있다. 더불어 고온·고압·고염소 환경에서 적용 가능한 부식억제제 개발을 통해 에너지 채굴 및 블루수소 생산 공정의 안정성을 높이고자 한다. 최근 논문에서는 액상유기수소운반체(LOHC) 기반 수소 저장·방출 성능 개선, 탈수소 반응성 향상, 고체산화물 연료전지 스택 성능 및 내구성 개선 등 수소에너지 전반으로 연구 범위가 확장되고 있다. 이러한 연구는 자원개발, 탄소저감, 청정수소 생산을 하나의 연계된 시스템으로 바라본다는 점에서 큰 강점을 가진다. CCS의 경제성과 안전성을 높이고, 수소 저장·이송의 효율을 개선하며, 관련 소재 및 공정 기술을 고도화함으로써 미래 에너지 산업의 핵심 인프라 구축에 기여할 수 있다. 장기적으로는 지중저장 기술과 수소 캐리어 기술, 에너지 소재 연구가 융합되어 저탄소 에너지 전환을 실질적으로 뒷받침하는 응용 중심 연구로 발전할 가능성이 높다.