During the last decade, substantial resources have been invested to exploit massive amounts of boreholes data collected through groundwater extraction. Furthermore, boreholes depth can be considered one of the crucial factors in digging borehole efficiency. Therefore, a new solution is needed to process and analyze boreholes data to monitor digging operations and identify the boreholes shortcomings. This research study presents a boreholes data analysis architecture based on data and predictive analysis models to improve borehole efficiency, underground safety verification, and risk evaluation. The proposed architecture aims to process and analyze borehole data based on different hydrogeological characteristics using data and predictive analytics to enhance underground safety verification and planning of borehole resources. The proposed architecture is developed based on two modules; descriptive data analysis and predictive analysis modules. The descriptive analysis aims to utilize data and clustering analysis techniques to process and extract hidden hydrogeological characteristics from borehole history data. The predictive analysis aims to develop a bi-directional long short-term memory (BD-LSTM) to predict the boreholes depth to minimize the cost and time of the digging operations. Furthermore, different performance measures are utilized to evaluate the performance of the proposed clustering and regression models. Moreover, our proposed BD-LSTM model is evaluated and compared with conventional machine learning (ML) regression models. The R{2} score of the proposed BD-LSTM is 0.989, which indicates that the proposed model accurately and precisely predicts boreholes depth compared to the conventional regression models. The experimental and comparative analysis results reveal the significance and effectiveness of the proposed borehole data analysis architecture. The experimental results will improve underground safety management and the efficiency of boreholes for future wells.
KSP 제안 키워드
Analysis Model, Bi-directional, Clustering Analysis, Comparative analysis, Data analysis, Data collected, Descriptive analysis, Groundwater extraction, History data, Long-short term memory(LSTM), Machine learning (ml)
본 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 (CC BY) 조건에 따라 이용할 수 있습니다.
저작권정책 안내문
한국전자동신연구원 지식공유플랫폼 저작권정책
한국전자통신연구원 지식공유플랫폼에서 제공하는 모든 저작물(각종 연구과제, 성과물 등)은 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 무단복제 및 배포를 원칙적으로 금하고 있습니다. 저작물을 이용 또는 변경하고자 할 때는 다음 사항을 참고하시기 바랍니다.
저작권법 제24조의2에 따라 한국전자통신연구원에서 저작재산권의 전부를 보유한 저작물의 경우에는 별도의 이용허락 없이 자유이용이 가능합니다. 단, 자유이용이 가능한 자료는 "공공저작물 자유이용허락 표시 기준(공공누리, KOGL) 제4유형"을 부착하여 개방하고 있으므로 공공누리 표시가 부착된 저작물인지를 확인한 이후에 자유이용하시기 바랍니다. 자유이용의 경우에는 반드시 저작물의 출처를 구체적으로 표시하여야 하고 비영리 목적으로만 이용이 가능하며 저작물을 변형하거나 2차 저작물로 사용할 수 없습니다.
<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
공공누리가 부착되지 않은 자료들을 사용하고자 할 경우에는 담당자와 사전협의한 이후에 이용하여 주시기 바랍니다.