Waseda University · 공학
Hung Vo Thanh 교수의 연구실은 탄소 포집·이용·저장(CCUS) 및 천연가스 저장 분야에서 지속 가능한 에너지 기술 개발을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다. 특히 인공지능 기반 기계학습 모델과 지질 모델링 기법을 융합하여, CO₂ 저장 용량 평가, 오일 리covery 예측, 수소 저장 성능 최적화 등 실용적인 에너지 솔루션을 개발하고 있습니다. 해저 및 지하 매장층의 복잡한 지질적 불확실성을 정량적으로 분석하고, 빠르고 정밀한 예측 도구를 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Residual Oil Zones (ROZs) become potential formations for Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS). Although the growing attention in ROZs, there is a lack of studies to propose the fast tool for evaluating the performance of a CO<sub>2</sub> injection process. In this paper, we introduce the application of artificial neural network (ANN) for predicting the oil recovery and CO<sub>2</sub> storage capacity in ROZs. The uncertainties parameters, including the geological factors and well ope
This study proposed a new geological modelling procedure for CO2 storage assessment in offshore Vietnam by integrating artificial neural networks, co-kriging and object-based methods. These methods could solve the limitations of well data that have not been addressed by conventional modelling. Petrel software was used to build a geological model for comparing conventional and new modelling workflows. Moreover, the Eclipse simulator was used for CO2 injection scenarios on the geological model of
