페트렐 머신러닝 탄성파 해석 모듈

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끝난 공고 · 결과

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• 3. Bid Re-Announcement.pdf · 공고규격서
• 4. COMMODITY DESCRIPTION.hwp · 공고규격서
• 5. 규격기술심사기준.hwp · 공고규격서
• 6. Summary of Bidding.pdf · 공고규격서

공고 개요

재공고 · 외자 · 유찰 · 한국지질자원연구원 · 소프트웨어 라이선스

결과

유찰

참가

0곳 · 개찰 07/13(월)

요약 AI 요약

인공지능과 머신러닝 기술을 활용해 지하 데이터 해석의 효율성과 정확도를 높이기 위함입니다. 이를 위해 페트렐 머신러닝 탄성파 해석 모듈을 도입합니다.

• Petrel 머신러닝 탄성파 해석 모듈 설치 및 1인 사용자 라이선스 제공
• 딥러닝 알고리즘(3D CNN) 기반 단층 확률 볼륨 자동 생성 및 3D 단층 구조 추출
• 신경망 기반 단일·다중 탄성파 지평면 자동 예측, 추적 및 추출
• 탄성파 자료 신호대잡음비 개선 및 입력자료 품질 최적화 워크플로우 지원
• 비지도 머신러닝 기반 지진상 분류 및 층서 분포 매핑
• 3D 연대층서 볼륨(RGT 모델) 생성 및 해석 워크플로우 지원

평가 · 배점

협상 대상 기준 · 평가위원별 평가점수를 합산하여 평가위원수로 나눈 평균점수가 85점 이상인 업체를 적격자로 선정 한다.

참가 자격 · 제한

업종제한

제한 없음

지역제한

제한 없음

공동수급

공동수급불허

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국제입찰

제출 방법

전자입찰

입찰 일정

가격

외화 예산

USD 53,955 (배정예산의 통화)

예정가격 방식

비예가

납품

품명

분석및과학용소프트웨어 (4323260501)

수량

1 SET

납품

계약 후 30일

인도조건

모름

제조물품

모름

세부품명 등록

모름

공고 정보

공고종류

재공고 (재입찰공고)

게시일

07/06(월)

공고번호

R26BK01618646-000

참조번호

지질자원 제165호

공고기관

한국지질자원연구원

수요기관

한국지질자원연구원

계약방법

일반경쟁

낙찰방법

규격적합자중 최저가

계약유형

총액계약

예정가격 방식

비예가

추정가격

-

배정예산

-

사전규격번호

R26BD00242573

재공고

재공고

출처

나라장터

문서 발췌

Ⅰ. 용도(End-user's Use) ● Designed to enhance the efficiency and accuracy of subsurface data interpretation through advanced AI and Machine Learning technologies. It provides robust, automated workflows for fault and horizon extraction, and seismic facies classification, significantly reducing interpretation cycle times while eliminating subjective human bias.. Ⅱ. 장비의 구성(Configurations of Goods) ● Provision of software installation and license file (Petrel Machine Learning Assisted Seismic Interpretation module package): 1 set (1 user) Ⅲ. 성능 및 규격(Performance and Specification) 1. Machine Learning Assisted Seismic Interpretation ● ML Fault Prediction & Extraction: Utilizes deep learning algorithms (3D CNNs) to automatically generate fault probability volumes and extract consistent 3D fault geometries without manual picking. ● ML Horizon & Multi-Horizon Prediction: Employs neural networks to automatically predict, track, and extract single or simultaneous multiple continuous seismic horizons with high accuracy. ● ML Seismic Conditioning & Seiskit Plug-in: Integrates advanced seismic data analysis and conditioning tools to improve signal-to-noise ratios and optimize input data quality prior to ML interpretation. ● WaveFormClass Plug-in (Seismic Facies): Employs unsupervised machine learning to classify seismic facies, enabling rapid mapping of stratigraphic distributions and subtle geological features.

● Relative Geological Time (RGT): Generates a continuous 3D chronostratigraphic volume (RGT model) directly from seismic data to facilitate automated structural and stratigraphic interpretation workflows. Ⅳ. 기타 조건(Remarks) ● Delivery period: Within 30 days after contract execution ● Software License delivered electronically (No physical media) ● Provision of the latest version license ● Delivery and installation at the location designated by the requesting department ● Continuous support for installation and resolution of issues such as product defects === 6. Summary of Bidding.pdf ===

Summary of Bidding

Ⅰ. End-user's Use ○ Designed to enhance the efficiency and accuracy of subsurface data interpretation through advanced AI and Machine Learning technologies. It provides robust, automated workflows for fault and horizon extraction, and seismic facies classification, significantly reducing interpretation cycle times while eliminating subjective human bias. Ⅱ. Configurations of Goods ○ Provision of software installation and license file (Petrel Machine Learning Assisted Seismic Interpretation module package): 1 set (1 user) Ⅲ. Performance and Specification ○ Machine Learning Assisted Seismic Interpretation - ML Fault Prediction & Extraction: Utilizes deep learning algorithms (3D CNNs) to automatically generate fault probability volumes and extract consistent 3D fault geometries without manual picking.

- ML Horizon & Multi-Horizon Prediction: Employs neural networks to automatically predict, track, and extract single or simultaneous multiple continuous seismic horizons with high accuracy. - ML Seismic Conditioning & Seiskit Plug-in: Integrates advanced seismic data analysis and conditioning tools to improve signal-to-noise ratios and optimize input data quality prior to ML interpretation. - WaveFormClass Plug-in (Seismic Facies): Employs unsupervised machine learning to classify seismic facies, enabling rapid mapping of stratigraphic distributions and subtle geological features. - Relative Geological Time (RGT): Generates a continuous 3D chronostratigraphic volume (RGT model) directly from seismic data to facilitate automated structural and stratigraphic interpretation workflows. Ⅳ. Remarks ○ Delivery period: Within 30 days after contract execution ○ Software License delivered electronically (No physical media) ○ Provision of the latest version license ○ Delivery and installation at the location designated by the requesting department ○ Continuous support for installation and resolution of issues such as product defects