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장상엽 (한국가스공사) 김병준 (전북대학교) 윤희성 (칸) 서영진 (전북대학교) 이효련 (포항공과대학교) 이준환 (전북대학교) 이태엽 (한국가스공사)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.58 No.2
발행연도
2021.4
수록면
150 - 160 (11page)

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해양 유·가스전은 해양환경에 의한 시추 및 생산의 어려움, 설계변경, 유지보수 및 생산설비의 모니터링 등으로 상당한 물리적, 경제적인 어려움이 수반된다. 특히 해양 유·가스전 생산시설을 운영하는 운영사에서는 장시간 생산설비 사용으로 인한 건전성 저하, 해양환경 노출로 인한 강구조물의 부식 등으로 인해 해양생산설비의 안전성과 신뢰성 문제를 해결하기 위해 여러 가지 기법을 활용하여 관리해오고 있다. 최근 들어 디지털트윈(digital twin), 인공지능(artificial intelligence, AI)기술을 도입하려는 움직임이 있으나 아직까지 교육이나 재난방지의 목적으로 한정되어 사용된다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 해상플랜트구조물을 대상으로 3차원 스캐너(scanner)를 이용하여 가상모델을 구현한 내용을 소개하고자 하며, 가상모델을 기반으로 데이터 통신기술과 가스하이드레이트 형성예측과 관련한 인공지능기술을 접목함으로써 해상플랜트의 스마트 운영솔루션 개발에 대한 내용을 소개하고자 한다.
#Digital twin #Offshore platform #Artificial intelligence (AI) #Gas hydrate #Subsea pipeline #디지털트윈 #해상플랫폼 #인공지능 #가스하이드레이트 #해저파이프라인

목차

Abstract
요약
서론
해상플랫폼 가상모델 개발과정
인공지능(AI)기술을 활용한 해저생산라인 유동데이터 학습 및 평가
결론 및 시사점
References

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