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Subsurface Analysis Lab (SAL)

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
조홍근 교수 에너지자원공학과

Geology
지질학

연구실 소개

Subsurface Analysis Lab (SAL)은 에너지자원공학과에 속한 연구실로, 지하 자원 탐사 및 개발을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 지하 모델링, 머신 러닝을 활용한 지질학 연구, 유체 흐름 역학, 저장소 특성화 등의 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 SAL은 다양한 프로젝트와 연구를 통해 많은 성과를 이루어냈습니다. 예를 들어, 'Project CO2-VLP'와 'Project CO2-Subsurface Modelling'을 통해 CO2 저장 및 이동 모델링에 대한 중요한 연구를 수행하였으며, 'Sensitivity Analysis of Geological Rule-based Subsurface Model Parameters on Fluid Flow'와 같은 논문을 발표하였습니다. 또한, 머신 러닝을 활용한 저류층 특성화 및 유체 흐름 예측에 대한 연구에서도 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 연구 성과는 산업계와의 협력을 통해 실질적인 응용 가능성을 높이고 있습니다.
지하 모델링
지질학에서의 머신 러닝
유체 흐름 역학
저류층 특성화
저장소 특성화

연구 분야

light bulb icon지하수 모델링 및 유체 유동 시뮬레이션

지하수 모델링 및 유체 유동 시뮬레이션은 지하의 복잡한 구조와 유체의 흐름을 분석하여 자원 개발 및 관리에 중요한 정보를 제공합니다. 최근 연구에서는 머신 러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 지하 지질 구조의 특성을 정량적으로 분석하고, 이를 통해 유체의 흐름을 보다 정확하게 예측할 수 있는 모델을 개발하였습니다. 특히, 다중 스케일 네트워크를 이용한 유체 유동 동역학 학습, 조건부 생성 적대 신경망을 통한 유전 모델링, 그리고 3D 콘볼루셔널 신경망을 활용한 다공성 매질 내 유체 흐름 예측 등이 주요 연구 주제로 다루어졌습니다. 이러한 연구는 석유 및 가스 산업뿐만 아니라 지하수 자원 관리 및 이산화탄소 저장과 같은 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

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주요 논문

1
Sensitivity Analysis of Geological Rule-based Subsurface Model Parameters on Fluid Flow
Jo, H., Pyrcz, M.J., Laugier, F., Sullivan, M.
AAPG Bulletin
2023
2
Dynamic time warping for well injection and production history connectivity characterization
H.Mejia, J.L., Jo, H., Pisel, J., Pyrcz, M.J.
Computational Geoseiences
2022
3
Machine learning-based porosity estimation from spectral decomposed seismic data
Jo, H., Cho, Y., Pyrcz, M.J., Tang, H., Fu, P.
Geophysics
2022
4
Stochastic Pix2Pix Method for Conditional and Hierarchical Deepwater Reservoir Modeling
Pan, W., Jo, H., Santos, J.E., Torres-Verdin, C., Pyrcz M.J.
AAPG Bulletin
2022
5
Automatic Semivariogram Modeling by Convolutional Neural Network
Jo, H., Pyrcz M.J.
Mathematical Geosciences
2021
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Subsurface Analysis Lab (SAL)
인하대학교 본교(제1캠퍼스) 에너지자원공학과
조홍근 교수
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