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1. 发明授权

KR101677159B1 다중칼만게인과 동적자료선별을 통한 앙상블기반 저류층특성화 방법 有权
标题翻译：使用多个KALMAN增益和动态数据的选择性使用基于ENSEMBLE的储层特征方法
公开(公告)号：KR101677159B1
公开(公告)日：2016-11-29
申请号：KR1020160045410
申请日：2016-04-14
申请人： 한국지질자원연구원
发明人： 이경북 , 최종근
IPC分类号： G06F17/50 , G01V99/00 , G06F17/16
CPC分类号： G01V99/00 , G06F17/16 , G06F17/50
摘要： 본발명은다중칼만게인과동적자료선별을통한앙상블기반저류층특성화방법에관한것으로서, 정적자료및 동적자료를포함하는가용자료를준비하는단계; 상기준비된정적자료를이용하여초기앙상블들을생성하는단계; 거리기반방법에기초하여상기생성한초기모델들을클러스터링하여분리시키는단계; 동적자료를선별하는단계; 상기생성된앙상블들을이용하여선별된동적자료에대한동적시뮬레이션을하는단계; 상기선별된동적자료와동일그룹에묶인초기모델들을이용하여다중칼만게인을계산하는단계; 선별된동적자료및 다중칼만게인들로앙상블멤버를업데이트시키는단계; 및상기업데이트된모델들을이용하여저류층거동을예측하고불확실성을평가하는단계;를포함하여구성되어초기정적모델에적합한다중칼만게인을계산하고선별한동적자료를이용하여최종모델을얻고이를이용하여빠른시간내에신뢰할수 있는불확실성평가와미래거동예측을수행할수 있는효과가있다.

2. 发明授权

KR101867475B1 딥러닝을 이용한 저류층 불확실성 평가 방법 有权
公开(公告)号：KR101867475B1
公开(公告)日：2018-06-14
申请号：KR1020170146164
申请日：2017-11-03
申请人： 한국지질자원연구원
发明人： 이경북 , 김재준 , 임정택
IPC分类号： G06F17/50 , G01V1/28 , G06N3/08
CPC分类号： G06F17/5009 , G01V1/282 , G01V2210/66 , G06N3/08
摘要： 본발명은정적자료(static data)로부터생성된수많은저류층모델을딥러닝기법으로모델의특징(feature)을추출하고이를기반으로유사한저류층모델을클러스터링하고대표모델을선정하여적은수의모델로전체저류층모델의불확실성범위를유지할수 있으며, 또한동적자료(dynamic data) 확보시, 상기클러스터별대표모델의예측된동적자료와관측된동적자료를비교하여최적대표모델을선정하고이와유사도가높은최종모델을선정하여불확실성범위를개선시키는딥러닝을이용한저류층불확실성평가방법에관한것으로서정적자료를준비하는단계; 지구통계기법으로상기정적자료를활용한다수의저류층모델을생성하는단계; 오토인코더로상기다수의저류층모델을학습하는학습단계; 상기학습된오토인코더로저류층모델의특징벡터를추출하는인코딩단계; 상기추출된특징벡터에따라저류층모델의유사성(거리)을평가하는단계; 상기유사성에따라클러스터링기법으로유사한모델을군집화시키는군집화단계; 상기군집화된클러스터별로대표모델을선정하는대표모델선정단계; 상기대표모델들에대하여저류층시뮬레이션하는제1 시뮬레이션단계; 저류층으로부터관측된동적자료가있는지의여부를판단하는판단단계; 상기판단단계에서의판단결과관측된동적자료가없는경우에는상기제1 시뮬레이션단계에서의시뮬레이션결과를이용하여불확실성을평가하는단계; 및상기판단단계에서의판단결과관측된동적자료가있는경우, 상기동적자료를이용하여최적대표모델및 최종모델을선정하고불확실성을평가하는단계; 및상기대표모델들또는최종모델들을이용하여역산알고리즘을수행하는역산단계;를포함하여구성되어딥러닝기반클러스터링을통해적은연산량으로신뢰성있게저류층의불확실성을평가할수 있는효과가있다.

3. 发明授权

KR101643971B1 넌파라메트릭 코리젼얼리제이션을 이용한 추계학적 지진 단층 파열 모델링 장치 및 방법 有权
标题翻译：使用非线性谐波化实现地震故障破坏的地震建模的装置和方法
公开(公告)号：KR101643971B1
公开(公告)日：2016-07-29
申请号：KR1020160045412
申请日：2016-04-14
申请人： 한국지질자원연구원
发明人： 송석구 , 이경북
IPC分类号： G06F17/50 , G01V99/00 , G06F17/18
CPC分类号： G06F17/50 , G01V99/00 , G06F17/18
摘要： 본발명은규모 7.0 보다큰 대규모지진에대해서도계산용량을현저히줄임으로써많은수의시나리오지진모델을구축할수 있는, 넌파라메트릭코리젼얼리제이션(Nonparametric Coregionalization)을이용한추계학적지진단층파열모델링장치및 방법에관한것이다. 본발명의, 넌파라메트릭코리젼얼리제이션을이용한추계학적지진단층파열모델링장치는지진단층파열모델링을위한지진의규모, 지진단층의크기, 지진단층파열시작점위치와같은파라미터를결정하도록구성된지진단층파열모델링파라미터결정부; 상기지진단층파열의과정기술을위해필요한 3가지지진원변수에대한 1점, 2점통계량의입력모델을결정하도록구성된 1점, 2점통계량입력모델결정부; 상기 1, 2점통계량입력모델결정부에서결정된 2점통계량의입력모델에대해서보크너(Bochner)의이론에기반을둔 코리젼얼리제이션을수행하여상기 2점통계량의입력모델의허용성을확보하도록구성된 2점통계량입력모델허용성확보부; 상기 1, 2점통계량입력모델결정부에서결정된 1점통계량입력모델과, 상기 2점통계량입력모델허용성확보부에서허용성이확보된 2점통계량입력모델을바탕으로공분산행렬을구축하도록구성된공분산행렬구축부; 상기공분산행렬구축부에서구축된공분산행렬을바탕으로다변량가우시안분포를가정하고추계학적모델링을수행하도록구성된추계학적모델링부; 및상기 3가지지진원변수에대한지진단층면상에서의 2차원분포를슬립속도함수에대입하여지진단층파열과정에대한완성된시나리오지진모델을구축하도록구성된시나리오지진모델구축부를포함하는, 넌파라메트릭코리젼얼리제이션을이용한추계학적지진단층파열모델링장치로서: 상기 1점, 2점통계량입력모델결정부에서결정된상기 1점, 2점통계량의입력모델의파라미터는규모 6.5 ~ 7.0의지진에대한 1점, 2점통계량의입력모델이다.
摘要翻译：本发明涉及一种使用非参数组合的随机地震断层破裂建模装置及其方法。随机地震断层破坏建模装置包括：地震断层破坏模型参数确定单元; 一点两点统计量输入模型确定单元; 两点统计量输入模型津贴获取单位; 配置为基于一点统计量输入模型和两点统计量输入模型构建协方差矩阵的协方差矩阵构建单元; 被配置为执行随机建模的随机建模单元; 和场景地震模型建设单位。因此，随机地震断层破碎建模装置可以产生具有较高可靠性和稳定性的完井场地震模型。

4. 发明授权

KR102170765B1 딥러닝을 이용한 셰일가스 생산량 예측모델 생성 방법 有权
公开(公告)号：KR102170765B1
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：KR1020190118878
申请日：2019-09-26
申请人： 한국지질자원연구원
发明人： 이경북 , 임정택
IPC分类号： G06Q50/02 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06Q10/06

5. 发明授权

KR102067195B1 심층신경망을 이용한 타겟필드의 합성 밀도검층 자료 생성 시스템 및 방법 有权
公开(公告)号：KR102067195B1
公开(公告)日：2020-01-15
申请号：KR1020190102282
申请日：2019-08-21
申请人： 한국지질자원연구원
发明人： 김성일 , 이경북 , 김광현
IPC分类号： G01V1/50 , G01V99/00 , G06F17/10

6. 发明授权

KR101625660B1 지구통계기법에서의 관측자료를 이용한 2차자료 생성 방법 有权
标题翻译：使用地球观测数据制作二次数据的方法
公开(公告)号：KR101625660B1
公开(公告)日：2016-05-31
申请号：KR1020150163150
申请日：2015-11-20
申请人： 한국지질자원연구원
发明人： 이경북 , 이현석 , 이원석 , 이태훈 , 임정택 , 최종근
IPC分类号： G01V99/00 , G01N33/24
CPC分类号： G01V99/005 , G01V2210/665
摘要： 본발명은지구통계기법에서의관측자료(observed data)를이용한 2차자료(secondary data 또는 soft data) 생성방법에관한것으로서, a) 공간적분포자료(spatial correlation), 1차자료(primary data 또는 hard data) 및관측자료를준비하는단계; b) 상기공간적분표자료및 1차자료를이용하여지구통계기법을수행하여초기모델들을생성하는단계; c) 상기초기모델들로부터관측자료를이용하여최적모델(the best model)을추출하는단계; 및 d) 상기최적모델을수렴시켜최종모델들(final models)을생성하는단계;를포함하여구성되어공간적분포자료와 1차자료를지구통계기법을이용하여모델을생성하고거리기반기법(distance-based method) 및군집화(clustering) 등을이용하여대표모델들(representative models)을선택한후 관측자료를이용해최적모델을선정하고최적모델주변의일부모델들(few models)을선택한후 이들의평균을 2차자료로이용하여기존의공간적분포자료와 1차자료와함께지구통계기법을이용해새로운모델을생성하는일련의과정을반복하여최종모델들을선택하며이를이용하여불확실성평가(uncertainty quantification)와미래거동예측(prediction of future performances)을수행할수 있는효과가있다.
摘要翻译：本发明涉及一种使用地统计学中观测数据进行二次数据的方法，包括以下步骤：a）准备空间相关数据，作为硬数据的主数据和观测数据; b）制作初始模型; c）提取最佳模型; 并做出最终的模型。

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