저탄소에너지시스템 연구실

담당교수

장일식

연구분야

온실가스 저감을 위한 CO2 지중저장 최적화 연구
CO2를 활용한 천연가스 생산증진 및 CO2 격리 효율향상 연구
딥러닝 및 머신러닝을 이용한 셰일가스 생산성 예측 연구

연구실 소개

저탄소에너지시스템실험실(Low Carbon Energy System Laboratory)은 인류문명에 필요불가결한 에너지를 확보하기 위해 수소 생산의 주요 원료인 천연가스의 효율적 개발을 연구하며, 화석에너지 사용시 발생하는 이산화탄소를 대기 중으로 방출하지 않고 땅속에 저장하는 이산화탄소 지중저장 (Carbon Capture and Storage) 기술을 연구하는 실험실이다.

＜출처: Global CCS Institute; https://www.globalccsinstitute.com/resources/global-status-report/download＞

또한, 4차산업혁명 시대를 맞이하여 에너지 생산현장에 대한 디지털 기술과 인공지능 기술을 융합한 분야를 연구한다. 천연가스를 생산하는 현장에서는 해당 생산시설에 압력, 유량, 온도, 진동 등을 측정할 수 있는 디지털 측정장치를 부착하여 생산된 자료는 원격통신으로 클라우드 저장소에 실시간으로 저장된다. 이러한 자료는 인공지능 기술인 머신러닝 및 딥러닝을 통해 실시간 데이터 분석과 가시화로 의사결정을 돕고 원격제어를 통해 최적화된 현장운영이 이루어진다. 저탄소에너지시스템실험실에서는 머신러닝 및 딥러닝을 통해 클라우드기반 빅데이터의 지능형 분석기술을 개발하는 연구를 수행한다.

＜출처: HARTENERGY, https://www.hartenergy.com/exclusives/bridging-gap-digital-oil-field-and-its-data-176201＞

주요장비

- 저류층 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어

테이블의 설명
Petrel/Eclipse	CMG Package	Kappa Package	IPM Package

- 딥러닝용 워크스테이션

테이블의 설명
HPC Workstation x 2	Dual GPU system x 5

연구실 구성원

테이블의 설명
박사과정	임수경(2025)
석사과정	김건우(2026)
학부연구생	양민서(2026)	김재훈(2026)