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    석유가스 개발사업의 인공지능기술 활용 현황 및 전망 = Current Status and Prospects of Artificial Intelligence in the Oil and Gas Exploration and Production Business

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    https://www.riss.kr/link?id=A106920336

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study reviewed the current status and prospects of using artificial intelligence (AI) technology in oil and gas exploration and production (E&P) in facing the era of digital transformation. Beginning with a brief introduction to artificial intelligence, machine learning (ML), and deep learning (DL), this manuscript discusses the following: the use artificial intelligence in E&P projects, an introduction to the state-of-the-art deep learning techniques highlighted in recent E&P projects, an analysis of the trends in global and domestic E&P business, relevant considerations, and concluding remarks. Thus, how the oil and gas E&P business is encouraged to cope with and move forward in the era of digital transformation is examined in detail.
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    This study reviewed the current status and prospects of using artificial intelligence (AI) technology in oil and gas exploration and production (E&P) in facing the era of digital transformation. Beginning with a brief introduction to artificial intell...

    This study reviewed the current status and prospects of using artificial intelligence (AI) technology in oil and gas exploration and production (E&P) in facing the era of digital transformation. Beginning with a brief introduction to artificial intelligence, machine learning (ML), and deep learning (DL), this manuscript discusses the following: the use artificial intelligence in E&P projects, an introduction to the state-of-the-art deep learning techniques highlighted in recent E&P projects, an analysis of the trends in global and domestic E&P business, relevant considerations, and concluding remarks. Thus, how the oil and gas E&P business is encouraged to cope with and move forward in the era of digital transformation is examined in detail.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    이 연구는 디지털 전환의 시대를 맞이하여 석유가스 개발사업의 인공지능기술 활용 현황과 전망을 살펴본다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 간략한 소개를 시작으로 석유가스 개발사업에서 인공지능이 어떻게 활용되는지, 다양한 인공지능기술 중 최근 석유가스 개발사업에서 각광받는 딥러닝 기술의 종류에 대한 소개, 국내외 석유가스개발사업의 딥러닝 기술 활용 현황과 전망, 고찰, 그리고 맺음말로 구성하였다. 이를 토대로 디지털 전환의 시대에서석유가스 개발사업이 대처하고 나아가야 할 방안에 대하여 논하고자 한다.
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    이 연구는 디지털 전환의 시대를 맞이하여 석유가스 개발사업의 인공지능기술 활용 현황과 전망을 살펴본다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 간략한 소개를 시작으로 석유가스 개발사...

    이 연구는 디지털 전환의 시대를 맞이하여 석유가스 개발사업의 인공지능기술 활용 현황과 전망을 살펴본다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대한 간략한 소개를 시작으로 석유가스 개발사업에서 인공지능이 어떻게 활용되는지, 다양한 인공지능기술 중 최근 석유가스 개발사업에서 각광받는 딥러닝 기술의 종류에 대한 소개, 국내외 석유가스개발사업의 딥러닝 기술 활용 현황과 전망, 고찰, 그리고 맺음말로 구성하였다. 이를 토대로 디지털 전환의 시대에서석유가스 개발사업이 대처하고 나아가야 할 방안에 대하여 논하고자 한다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 Rice University News and Media Relations, "‘Most promising’ companies win Rice Alliance Startup Roundup at OTC"

    2 "mc.ai"

    3 Baker Hughes, "a GE company (BHGE)" 25-26, 2017

    4 JPT, "Wood Mackenzie: Peak Oil Demand Is Coming, Will Transform Exploration Sector"

    5 JPT, "University Group Lists “Most Promising” Oil & Gas Startups of the Year"

    6 "Society of Petroleum Engineers"

    7 Kim, J., "Robust Optimization of the Locations and Types of Multiple Wells using CNN based Proxy Models" 193 : 107424-, 2020

    8 Abbas, A. K., "Intelligent Prediction of Stuck Pipe Remediation Using Machine Learning Algorithms" 2019

    9 "Innovationmap"

    10 Krizhevsky, A., "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" 1097-1105, 2012

    1 Rice University News and Media Relations, "‘Most promising’ companies win Rice Alliance Startup Roundup at OTC"

    2 "mc.ai"

    3 Baker Hughes, "a GE company (BHGE)" 25-26, 2017

    4 JPT, "Wood Mackenzie: Peak Oil Demand Is Coming, Will Transform Exploration Sector"

    5 JPT, "University Group Lists “Most Promising” Oil & Gas Startups of the Year"

    6 "Society of Petroleum Engineers"

    7 Kim, J., "Robust Optimization of the Locations and Types of Multiple Wells using CNN based Proxy Models" 193 : 107424-, 2020

    8 Abbas, A. K., "Intelligent Prediction of Stuck Pipe Remediation Using Machine Learning Algorithms" 2019

    9 "Innovationmap"

    10 Krizhevsky, A., "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" 1097-1105, 2012

    11 JPT, "Google Says No More AI or Machine Learning for Upstream Industry"

    12 Crnkovic-Friis, L., "Geology Driven EUR Prediction Using Deep Learning" 2015

    13 Goodfellow, I., "Generative adversarial nets" 2672-2680, 2014

    14 Chen, Y., "Forecasting Crude Oil Prices: a Deep Learning based Model" 122 (122): 300-307, 2017

    15 Kim, S., "Development of Ensemble Smoother–Neural Network and its Application to History Matching of Channelized Reservoirs" 191 : 107159-, 2020

    16 Chu, M. -G., "Determination of an Infill Well Placement using a Data-driven Multi-modal Convolutional Neural Network" 106805-, 2020

    17 Min, B., "Current Status and Prospects of Artificial Intelligence in E&P Business"

    18 JPT, "Culture Change Needed To Realize Full Value of Digital"

    19 "CompTIA"

    20 MOTIE, "Basic Plan for Resources Development (Proposal) - 6th Basic Plan for Energy and Mineral Resources Development (2020∼2029)" 2020

    21 Tractica, "Artificial Intelligence Market Forecasts"

    22 Carpenter, "Artificial Intelligence Improves Seismic-Image Reconstruction" 71 (71): 65-66, 2019

    23 Zion Market Research, "AI In Oil and Gas Market by Type, by Function, and by Application: Global Industry Perspective, Comprehensive Analysis, and Forecast, 2018–2025" Zion Market Research 2019

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    2017-01-01 등재 우수등재학술지 선정 (계속평가)
    2013-06-13 학술지명변경 한글명 : 한국지구시스템공학회지 -> 한국자원공학회지
    외국어명 : Journal of the Korean society for geosystem engineering -> Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers
    KCI등재
    2013-06-13 학회명변경 한글명 : 한국지구시스템공학회 -> 한국자원공학회
    영문명 : The Korean Society For Geosystem Engineering -> The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers
    KCI등재
    2013-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2008-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2006-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2004-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2001-07-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    1999-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.13 0.13 0.15
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.17 0.19 0.278 0.07
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