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초록·키워드
본 연구에서는 유전개발계획의 유정배치와 운영조건 최적화를 위한 심층강화학습 기반의 프레임워크를 제안하였다. 유정배치 최적화에는 이중 심층 Q-네트워크를 적용하여 유정의 시추여부와 위치, 종류를 의사결정 시점마다 선택하였다. 이어서 순현재가치(NPV)를 기준으로 선택한 유정배치 후보에 대해, 소프트 액터-크리틱으로 생산정의 공저압력과 주입정의 물 주입유량을 최적화하였다. 유정배치 후보들의 NPV는 운영조건 최적화를 통해 15.7~34.6% 개선되었으며, NPV 기준 순위도 달라졌다. 이는 복수의 유정배치 후보에 대해 운영조건 최적화를 수행하여 각 후보의 경제성을 재평가할 필요가 있음을 시사한다. 아울러 학습된 프레임워크를 운영조건 의사결정의 시간간격이 다른 최적화 문제에 적용하여, 추가 학습 없이 활용하거나 학습된 신경망을 fine-tuning의 초기값으로 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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