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J-GLOBAL ID：202102232029979571   整理番号：21A1047788

臨界ガスハイドレート飽和によるX線CT画像からのデータ駆動三相飽和同定【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Three-Phase Saturation Identification from X-ray CT Images with Critical Gas Hydrate Saturation

著者 (5件)： Kim Sungil (Petroleum and Marine Research Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, Daejeon 34132, Korea) ,  Lee Kyungbook (Petroleum and Marine Research Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, Daejeon 34132, Korea) ,  Lee Kyungbook (Department of Geoenvironmental Sciences, Kongju National University, Gongju, Chungnam 32588, Korea) ,  Lee Minhui (GEOLAB Co., Ltd., Sejong 30121, Korea) ,  Ahn Taewoong (Petroleum and Marine Research Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, Daejeon 34132, Korea)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 13  号： 21  ページ： 5844  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ランダムフォレストの機械学習法に基づく臨界GH飽和(SGH,C)を考慮したガスハイドレート(GH)実験のX線コンピュータトモグラフィ(CT)画像を用いた三相飽和同定を提案した。8つのGH試料を3つの低および5つの高GH飽和(SGH)群に分類した。低および高群における試験結果の平均二乗誤差は,合計8のそれと比較して,それぞれ37%および33%の減少を示した。さらに,ユニバーサル試験セットを合計8から構成し,低および高GHグループのために2つの訓練された機械でテストした。結果は,異なる飽和識別性能を示すSGHのλ≧50%の境界を明らかにし,ΔΨ50%をSGH,Cとして推定した。低および高SGH群の訓練された機械は,SGH,Cのより大きなおよびより小さな値に関して,それぞれ性能が低かった。これらの知見は,SGH,Cの基準の下で,GH CT画像のような得られた訓練データの適切な分離を利用することができると結論する。さらに,提案したデータ駆動法は,実時間でのGH試料の飽和同定法として役立つだけでなく,データ取得優先順位決定のための指針も提供する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *臨界 ,  データ収集 ,  *X線CT ,  *ガスハイドレート ,  機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ ,  平均二乗誤差 ,  ランダムフォレスト ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： X線CT画像 ,  臨界ガスハイドレート飽和 ,  飽和同定 ,  ランダムフォレスト ,  データ管理 ,  機械学習

分類 (2件)： 地熱エネルギー  (LB03040B) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

引用文献 (35件)：

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タイトルに関連する用語 (7件)： 臨界 ,  ガスハイドレート ,  飽和 ,  X線CT画像 ,  データ駆動 ,  三相 ,  同定