본 연구는 매립장 매립가스 발전소를 대상으로 발전소 운영 데이터들을 수집 후, 딥러닝(Deep Learning) 기 법을 적용하여 향후 메탄가스 농도를 예측하였다. 2017년 1월부터 11월까지 88일치에 대해서 23개 포집공에서 메탄 가스 농도, 이산화탄소 농도, 황화수소 농도, 산소 농도, 밸브 개방정도, 기온, 습도 데이터를 수집하였다. 수집 데이터 로 딥러닝 모델을 학습한 후 실제 데이터와 비교하였다. 추정 결과 23개 포집공 모두에서 매우 정확한 추정결과를 보 였다.
매립장 매립가스 발전소를 대상으로 발전소 운영 데이터들을 수집 후, 딥러닝 기법을 적용하여 메탄가스 농도를 예측하였다.
포집공에서 메탄 가스 농도, 이산화탄소 농도, 황화수소 농도, 산소 농도, 밸브 개방정도, 기온, 습도 데이터를 수집하였다.
수집 데이터로 딥러닝 모델을 학습한 후 실제 데이터와 비교하였다.