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저자정보
박선영 (한국지질자원연구원) 이경북 (공주대학교) 손병국 (한국지질자원연구원) 최지영 (한국지질자원연구원) 진홍근 (공주대학교)
저널정보
대한지질학회 대한지질학회 학술대회 2021 추계지질과학연합학술대회
발행연도
2021.10
수록면
217 - 217 (1page)

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광물 조성은 퇴적물의 기원, 저류층 특성, 가스하이드레이트(gas hydrate, GH) 부존과 관련이 있기 때문에 퇴적물의 광물 정량분석은 GH 저류 가능성을 평가하는 데 매우 중요하다. 지금까지 광물 정량분석은 X선 회절(X-ray diffraction, XRD) 분석을 통해 얻은 회절 패턴을 전문가가 분석하여 수행되어 왔다. 특히 GH 저류층은 매우 복잡한 광물 조성을 가지고 있고 비정질인 오팔-A도 포함하고 있기 때문에 정량 분석을 수행하는 데 많은 어려움이 있었다. 본 연구에서는 머신러닝을 이용하여 12개의 광물을 포함하고 있는 복잡한 조성의 울릉분지 GH 퇴적물의 광물 조성을 XRD 패턴으로부터 빠른 시간에 분석할 수 있는 모델을 개발하였다. 입사각에 대한 3100개의 XRD 피크 강도를 입력값으로 12개의 광물 조성비를 출력값으로 지도학습을 수행하였다. 울릉분지 퇴적물로부터 획득된 총 488개의 XRD 패턴과 광물 조성 값이 얻어졌고 8개의 시추공에 대해 데이터의 차원을 일치시키기 위해 전처리를 수행하였다. 488개의 데이터를 307개의 학습 데이터 132개의 검증 데이터 49개의 테스트 데이터로 나누어 ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10756218');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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