Reservoir imaging with Seismic & EM Technology (RISE) lab
한양대학교 본교(제1캠퍼스) 자연환경공학과
변중무 교수
Seismic Data Processing
Seismic Facies Analysis
Elastic Wave Data Processing
홈
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Reservoir imaging with Seismic & EM Technology (RISE) lab
자연환경공학과 변중무
RISE 연구실은 자연환경공학과에 소속되어 있으며, 지진파 및 전자기파 기술을 활용한 저류층 이미징을 전문으로 합니다. 특히 머신러닝 기법을 접목하여 지구물리학적 문제 해결에 앞장서고 있습니다. 주요 연구 분야는 스마트 시티, 탄소 포집 및 저장(CCS), 에너지 자원 및 광물 탐사, 탄성파 상 분석, 데이터 처리 및 스펙트럼 확장 등입니다. 최근 3년간 다양한 프로젝트를 통해 인공지진파 AI 모델 분석, 탄성파 자료 정량적 해석, CO2 지중저장 모니터링 기술 개발 등에서 뛰어난 성과를 보였습니다. 또한, 다수의 특허와 논문을 통해 연구력을 입증하고 있습니다.
Seismic Data Processing
Seismic Facies Analysis
Elastic Wave Data Processing
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
기계학습 기반 탄성파 자료 정량적 해석 및 공급압 예측
기계학습 기술을 이용하여 탄성파 자료를 정량적으로 해석하고 공급압을 예측하는 연구를 수행하고 있습니다. 이 연구는 지하 구조물의 특성을 정확하게 파악하고, 이를 통해 탄성파 자료의 해석 정확도를 높이는 데 중점을 둡니다. 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 지진파 데이터를 분석하고, 이를 통해 얻은 결과를 바탕으로 공급압을 예측하는 프로세스를 개발하고 있습니다.
CO2 지중저장 모니터링 및 불확실성 평가
CO2 지중저장 기술을 활용하여 온실가스를 효율적으로 관리하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 연구에서는 탄성파 모니터링 기술을 사용하여 CO2의 지중저장 상태를 지속적으로 감시하고, 이를 통해 저장소의 안정성을 평가합니다. 또한, 불확실성 평가 기법을 도입하여 모니터링 데이터의 신뢰성을 높이고, CO2 저장의 장기적인 안전성을 확보하는 데 기여합니다.
해양 CO2 저장소 모니터링 기술 개발
해양 환경에서의 CO2 저장소를 모니터링하는 기술을 개발하고 있습니다. 이 연구는 해양 환경의 특성을 고려한 고성능 모니터링 기술을 통해 CO2 저장소의 상태를 정확하게 파악하고, 저장소의 안전성을 보장하는 데 중점을 둡니다. 다양한 해양 탐사 기술과 기계학습 알고리즘을 결합하여 실시간 모니터링과 데이터 분석을 수행하며, 이를 통해 CO2 저장소의 운영 및 관리에 필요한 정보를 제공합니다.
주요 논문
15
발행물 전체보기
1
Deep learning-based airborne transient electromagnetic inver…
Kang, H, Bang, M., Seol, S.J., Byun, J.
GEOPHYSICS, 2023
2
Cross-Streamer Wavefield Reconstruction of a Towed Streamer …
Yeeh, Z., Yoon, D., Byun, J.
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023
3
Interpretation of frequency-domain airborne electromagnetic …
Bang, M., Seol, S. J., Byun, J.
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023
완료된 프로젝트
14
프로젝트 전체보기
1
인공지진파 AI모델 분석에 필요한 데이터 전처리와 ML 모델 추론 작업
포스코홀딩스(주)
2023년 08월 ~ 2023년 12월
2
기계학습 기술을 이용한 탄성파 자료 정량적 해석 및 공급압 예측 프로세스 적용
SK어스온(주)
2023년 01월 ~ 2023년 12월
3
온실가스감축 혁신인재양성사업
사단법인 K-CCUS 추진단
2022년 07월 ~ 2025년 02월