프로젝트 소개
본 과제는 머신러닝 기술을 활용하여 시추 작업 시 땅을 파고 들어가는 속도인 굴진율을 정확하게 예측하는 시스템을 개발하는 연구임. 이는 석유·가스 개발이나 CO2 저장과 같은 시추 현장의 효율성과 안전성을 높이는 데 중요한 역할을 함.
연구 목표는 시추 현장에서 실시간 데이터 취득 센싱 기술을 적용하고, 머신러닝을 활용하여 굴진율을 정확히 예측하며, 현장 친화적 운영 시스템을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 방향성 시추 중 실시간 센싱 기술 적용 및 AI 기반 알고리즘을 통한 데이터 처리, 실제 데이터셋 기반의 굴진율 예측 모델 개발, 그리고 머신러닝 기반 워크스테이션 및 현장 운영 시스템 구축임. 기대 효과는 굴진율 예측 정확도 향상을 통한 시추 기간 단축 및 경제성 증대, 안전성 확보, 시추 효율 향상, 전문인력 의존도 감소를 포함함. 특히, 지능형산업인터넷(AIoT) 혁신 기술을 시추 현장에 최초 도입하여 국내외 석유·가스 개발 및 CCUS(CO2 저장) 프로젝트 분야 진출에 크게 기여할 것으로 전망됨.