본 발명은 굴진율굴진율(rate of penetration ; ROP)을 예측하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 엔지니어의 경험과 실험을 통해 산출된 결과에 의존함으로 인해 엔지니어의 숙련도와 실험자료의 내용에 따라 결과가 달라지고, 시추비트의 형태와 지층의 종류에 따라 상이한 경험식이 사용되나 기존의 데이터베이스 자료에 요구되는 시추효율 매개변수가 존재하지 않을 경우 정확한 예측이 어려워지는 불확실성으로 인해 현장적용에 한계가 있었던 종래기술의 경험적 및 물리적 굴진율 예측모델들의 문제점을 해결하여, 실시간 모니터링을 통해 획득한 다양한 굴진율 관련 시추효율 매개변수를 이용하여 머신러닝 지도학습 모델을 통해 학습하고 굴진율을 예측하는 것에 의해 데이터 기반의 시추공 매개변수를 활용하여 기존의 경험적 및 물리적 기반의 굴진율 예측 모델에 비하여 보다 간단한 구성으로 정확하게 굴진율을 예측할 수 있는 동시에, 시추공의 심도가 증가함에 따라 시추운전가이드 모델에 대한 재학습을 수행하는 것에 의해 예측성능 및 정확도를 더욱 향상시킬 수 있도록 구성되는 머신러닝을 이용한 굴진율 예측 시추운전가이드 모델 구축방법 및 이를 이용한 굴진율 예측시스템이 제공된다.

G06N 20/00(2019.01.01)
E21B 47/12(2006.01.01)
E21B 47/04(2006.01.01)
E21B 47/06(2006.01.01)

G06N 20/00(2013.01)