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연구보고서 기본정보
딥러닝 기반의 CT 이미지 처리를 통한 암반의 투수율 예측기술 연구
연구보고서 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 공개여부 | |
| 사업명 | |
| 과제명(한글) | |
| 과제명(영어) | |
| 과제고유번호 | |
| 보고서유형 | report |
| 발행국가 | |
| 언어 | |
| 발행년월 | 2020-11-01 |
| 과제시작년도 |
연구보고서 개요
| 주관연구기관 | 서울대학교 |
|---|---|
| 연구책임자 | 최채순 |
| 주관부처 | |
| 사업관리기관 | |
| 내용 | |
| 목차 | |
| 초록 | □연구개요 • 본 연구는 저류층 또는 암반구조물 시공 시 암반 수리 물성(투수율)의 중요성 재고와 기존 조사기법의 한계를 극복하고자 암석 CT 이미지와 딥러닝 기술을 활용해 신속 정확한 암반의 투수율 예측기술을 개발하고자 함 • 딥러닝 기반의 이미지 처리가 픽셀 단위로 구분 지어 물체를 학습하고 판별하는 점에 착안, CT 이미지 내 암석의 공극과 입자분포에 의존해 상이한 밝기 값(intensity value)을 갖는 픽셀 군들을 대상 암석 시험편의 물성 데이터와 학습시키는 것이 가능할 것으로 판단 ∘ 기존의 3차원 이미지를 기반으로 한 유체유동 모델링 기법의 적용 ∘ 3차원 CT 이미지에서의 투수율 데이터 학습을 위한 딥러닝 기법 선정 및 적용 ∘ 개발된 딥러닝 모델을 통한 CT 이미지 기반의 투수율 예측기술 정립 □연구 목표대비 연구결과 • 연구책임자의 소속이 학(서울대학교에서 산학협력단)에서 연(한국원자력연구원)으로 변경됨에 따라 학문균형발전지원사업의 성격상 연구비 지원을 지속해서 받을 수 없는 상황이 되어, 부득이하게 과제를 조기 종료함(변경 전 연구기간: 2020.06.01.~2021.05.31. /변경 후 연구기간: 2020.06.01.~2020.07.31.) • 해당 연구 기간 동안 계획 및 수행한 연구내용은 다음과 같음 1) 디지털 공극구조 분석 관련 사전문헌 조사 및 기술의 이해와 습득 2) 기 확보된 암석 CT이미지의 추가 처리 및 수집 ∘ 다양한 사암 (총 5가지 종류)에 대해 CT 이미지 촬영 및 분석 시행 ∘ 공극구조 분석과 공극의 도메인 화 3) 이미지에서 추출한 공극도메인을 활용한 수치 모델링 ∘ CT 이미지를 통해 구축한 공극도메인을 활용한 FVM 수치 모델링 시행 ∘ 공극 내에서의 속도 및 압력장 분석 ∘ 모델링을 통해 분석된 수리물성과 실험값과의 비교를 통한 딥러닝 학습용 데이터 확보 시도 □연구개발결과의 중요성 • 기술적 측면: 지질공학 분야에서의 암반물성 추정에 딥러닝 기법 적용을 시도 ∘ 본 연구에서는 3D stack 이미지에서 공극 및 입자의 구분과 공극픽셀 영역을 통한 암석의 물성을 학습하여 투수율 추정에 딥러닝 기술을 적용하고자 시도함 ∘ 본 연구를 지속해서 수행하는 경우 시추 암석 코어의 CT 이미지만을 input 데이터로 하여 쉽게 저류층 암반의 물성을 추정할 수 있음 • 산업적 측면: 신속하고 정확하게 암반의 수리적 물성평가를 통해 다양한 지질 공학적 프로젝트의 효율적이고 안전한 관리를 가능하게 함 ∘ 본 연구결과를 활용할 경우 시추 코어 이미지 데이터만 존재하여도 도출된 딥러닝 학습모델을 이용해 신속하고 객관적인 물성 조사가 가능하여 저류층의 효율적인 운용을 도모하고 지하 암반구조물의 수리적 기밀성에 대한 보강설계가 용이할 것으로 판단 (출처 : 요 약 문 2p) |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=REPORT&cn=TRKO202100016215 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| 주제어 (키워드) |