KR101131517B1 - Processing system and method for subsurface information in oil sands reservoir using statistical analysis of well logging data - Google Patents

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KR101131517B1
KR101131517B1 KR1020100119659A KR20100119659A KR101131517B1 KR 101131517 B1 KR101131517 B1 KR 101131517B1 KR 1020100119659 A KR1020100119659 A KR 1020100119659A KR 20100119659 A KR20100119659 A KR 20100119659A KR 101131517 B1 KR101131517 B1 KR 101131517B1
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권이균
이승종
이철우
김대석
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한국지질자원연구원
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Abstract

PURPOSE: A processing system of oil sand region underground information and a processing method thereof are provided to effectively create three-dimensional information with respect to materials within an air gap, hydrocarbon within a stratum, or lithofacies of the stratum. CONSTITUTION: A well logging image loading part(510) loads a well logging image which is a result from statistically analyzing physical well logging data. An interpretation of underground information or information with respect to materials within an air gap is visually displayed through a plurality of boreholes. A correlation interpretation part(520) interprets a correlation based on the well logging image inputted from the well logging image loading part. A reference surface setting part(530) displays a correlation interpretation result of the correlation interpretation part on a vertical surface as a plurality of identical reference surfaces. A contour line formation part(540) forms a contour line based on reference surface information. A three-dimensional information processing part(550) calculates a distance difference between surfaces with respect to an identical physical well logging acquisition position and displays a calculation result into a three-dimensional spatial image.

Description

물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템 및 이를 이용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법{Processing system and method for subsurface information in oil sands reservoir using statistical analysis of well logging data}Processing system and method for subsurface information in oil sands reservoir using statistical analysis of well logging data}

본 발명은 지층 내의 암상 또는 지층 내의 탄화수소 또는 공극 내 물질 정보를 효율적으로 3차원 입체정보화 할 수 있는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a technology capable of efficiently three-dimensional three-dimensional information of the rock information in the strata, or the hydrocarbon or void material information in the strata.

지층 내의 암상에 대한 정보를 그 종류와 상태에 따라 분류하기 위한 종래의 방법은 대부분이 소수 지질전문가의 경험적 판단에 의존해 수행되어 왔으며, 결과적으로 정량적인 수치에 근거를 두지 못하여 정성적인 방법으로서의 한계를 보여 왔다. 다른 여러 분야에서는 객관적이며 자동화된 방법으로 대상물을 분류하기 위해 다양한 방법을 시도하여 왔으나 석재, 암석 등의 지질재료를 대상으로 한 현저한 자동 분석방법은 없는 실정이다.Most of the conventional methods for classifying the information on the rocks in the strata according to their type and condition have been carried out based on empirical judgments of the minority geologists, and as a result, they are not based on quantitative numerical values. Has been shown. Many other fields have tried various methods to classify objects in an objective and automated way, but there is no remarkable automatic analysis method for geological materials such as stone and rock.

지하 지층의 암석 물리적 특성을 파악하기 위해서는 시추공을 뚫은 후 기기를 시추공에 삽입하여 시추공 내 지층의 물리 화학적인 속성을 전자기기로 분석하여 물리검층자료로 형성하는 방법이 있다.In order to understand the physical characteristics of the rock in the underground, there is a method of drilling the borehole and inserting the device into the borehole to analyze the physicochemical properties of the borehole in the borehole using an electronic device to form the physical logging data.

시추공의 물리검층 자료 가운데 특히 암석물리학적 특성을 반영하는 속성은 조직, 암석의 광물조성, 퇴적구조, 공극 내의 유체 등에 따라 민감한 정도가 서로 다르게 되며, 따라서 검층자료의 속성조합을 이용하여 검층 구간을 지질학적으로 의미 있는 지층단위로 구별하기 위한 다양한 방법이 제시되었다. 검층자료를 일정한 속성값의 조합에 따라 구분된 각 지층의 단위를 검층상(Electrofacies)이라 한다. 검층구간의 검층상 분류를 위해 디지털화된 검층자료를 통계적으로 분류하는 방법은 군집분석법과 판별분석법 등으로 나누어 진다.Among the physical logging data of boreholes, the properties reflecting the physiologic properties of the borehole are different depending on the structure, the mineral composition of the rock, the sedimentary structure, and the fluid in the voids. Various methods have been proposed to distinguish geologically meaningful strata. The units of each strata classified by the combination of log data and certain attribute values are called the Electrofacies. The methods of statistically classifying digitized logging data for the classification of logging phases are divided into cluster analysis and discriminant analysis.

그러나 상술한 지층에 대한 물리검층 자료는 해석자의 배경지식에 따른 주관적 해석이 짙어서 그 결과의 객관성을 갖기 힘든 문제가 있으며, 특히 특정 지층에 대한 물리검층 자료의 해석을 위해서는 인쇄물이나 단말기를 이용한 해석이 일반적이며, 작업시간이 많이 걸리는 한계에 봉착하게 되었다.However, the physical logging data for the above-mentioned strata is difficult to have objectivity because of the subjective interpretation of the interpreter's background knowledge. In particular, for the interpretation of the physical logging data for a particular strata, the analysis using printed materials or terminals is difficult. It's common and runs into a time-consuming limit.

또한, 현재 개발되어 있는 통계학적 접근을 통한 물리검층 해석은 지질학적 의미가 부여되지 않은 단순히 통계에 기반 한 수치적 해석에 대한 연구밖에 없으며, 나아가 현재 개발되어 있는 통계학적 접근을 통한 물리검층 해석은 단일 시추공 물리검층 자료에 대한 분석만 수행되어 있는 실정이다.In addition, the physical log analysis through the statistical approach currently developed is only a study on the numerical analysis based on statistics that are not given geological meaning. Furthermore, the physical log analysis through the statistical approach currently developed is Only single borehole logging data has been analyzed.

또한, 현재까지는 지질학자가 직접 코어 기재자료를 바탕으로 물리검층 자료를 해석하는 순방향의 해석은 수행되어왔지만, 그 역방향의 해석(물리검층 자료의 해석 결과를 바탕으로 코어 자료의 이해 및 퇴적 환경 등의 유추)은 수행되지 않고 있으며, 특히 일정한 작업 순서도 등이 설정된 것이 없는 상황이다. 특히, 오일샌드 탐사, 생산 광구의 경우 다수의 물리검층 자료는 존재하는 반면 암석 코어 자료의 부족으로 인해 지질학적 연구 수행에 큰 제약사항으로 다가오고 있다.In addition, until now, geologists have analyzed the forward direction in which the physical logging data are directly interpreted based on the core description data, but the reverse analysis (based on the analysis results of the physical logging data, Analogy) is not performed, and in particular, there is no set work schedule. In particular, in the case of oil sand exploration and production blocks, a large number of physical logging data exist, but the lack of rock core data poses a significant limitation in conducting geological research.

특히, 석유 및 가스 등 탄화수소를 기반으로 하는 자원의 개발 필요에 따라 수행되는 빈번한 탐사에 비하여 건공(dry hole)이 빈번히 탐사 되는 문제에 대한 해결책이 없는 상태이며, 오일샌드 등 탐사, 생산광구는 다수의 물리검층자료가 존재하기는 하나, 이 자료를 일일이 해석하는 것은 엄청난 시간과 비용을 수반하게 되는바 현실적으로 한계가 봉착하고 있다.In particular, there is no solution to the problem of frequent dry hole exploration as compared to the frequent exploration performed according to the development needs of resources based on hydrocarbons such as oil and gas. Although physical logging data exist, the interpretation of this data entails enormous time and cost, and is subject to practical limitations.

아울러, 이러한 지하 암상정보 또는 탄화수소 등의 공극 내 물질정보를 효율적으로 처리하는 처리시스템의 필요성이 커지고 있다.In addition, there is a growing need for a processing system for efficiently processing such underground rock information or material information in voids such as hydrocarbons.

본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 지층 내의 암상과 공극 내 유체를 예측함에 있어서, 소수의 코어자료를 토대로 광범위한 지역의 암상에 대한 물리검층자료나 탄화수소의 부존구간에 대한 지하정보를 공간분포모델을 활용한 재가공자료로 신속하게 변환하여 자료처리 및 분석이 효율성을 높일 수 있는 지하정보의 처리시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to predict physical rock formations and hydrocarbons in a wide range of rock formations based on a few core data in predicting rock formations and fluids in voids. It is to provide the underground information processing system and method that can convert the underground information of the section into reprocessed data using the spatial distribution model to improve the efficiency of data processing and analysis.

상술한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명은 다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 가시적으로 표현하기 위해 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 로딩하는 1단계; 상기 검층상의 2차원적 분석결과를 토대로 상관해석을 수행하는 2단계; 상관해석결과를 토대로 기준면을 설정하고, 상기 기준면을 토대로 등고선을 형성하는 3단계; 를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법을 제공할 수 있도록 한다.As a means for solving the above-mentioned problems, the present invention is a result of the statistical analysis of physical logging data to visually express the information about the material in the gap or the interpretation based on the underground information through a plurality of boreholes Loading the phase; Performing a correlation analysis based on the two-dimensional analysis result on the log; Setting a reference plane based on a correlation analysis result and forming a contour line based on the reference plane; To provide a method of processing underground information on oil sands using statistical analysis results of physical logging data, including

또한, 상기 1단계는, 로딩 되는 상기 검층상이, 다수의 코어자료를 통계분석을 통해 복원된 암상에 대한 지질주상도이거나, 다수의 코어자료를 통계분석을 통해 복원된 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보일 수 있다.In addition, in the first step, the loaded bed is a geological column for a rock phase restored through statistical analysis of a plurality of core data, or a hydrocarbon or a material in the pores by depths restored through a statistical analysis of a plurality of core data. Information.

특히, 상술한 상기 2단계는, 상호 인접하는 시추공의 검층상 중 가장 유사한 패턴에 대해 유사 확률을 표시하며 이중 가장 유사한 확률 지점을 선정하는 단계로 구성할 수 있다.In particular, the above-described two steps may be configured to display similar probabilities for the most similar pattern among the log images of the boreholes adjacent to each other and select the most similar probability points.

아울러, 상기 3단계는, a 1) 상기 2단계의 상관분석결과를 수직단면에 다수의 동일 기준면으로 표현하는 단계; a 2) 시추공별로 설정된 기준면의 정보를 바탕으로 등고선을 제작하는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the step 3, a 1) expressing the correlation analysis results of the step 2 in a plurality of the same reference plane in the vertical section; a 2) manufacturing a contour line based on information of a reference plane set for each borehole; As shown in FIG.

또한, 상기 3단계 이후에, 상기 등고선이 둘 이상인 경우, 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 거리 차를 연산하고, 상기 연산결과를 3차원공간이미지로 표시하는 4단계; 를 더 포함하여 구성될 수 있다.
In addition, after the step 3, if there are two or more contour lines, the step of calculating the distance difference between the plane and the plane for the same physical log acquisition point, and displaying the calculation result in a three-dimensional spatial image; It may be configured to include more.

상술한 처리방법을 구현하는 시스템은 다음과 같이 구현될 수 있다.The system implementing the above-described processing method may be implemented as follows.

구체적으로는, 다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 가시적으로 표현하기 위해 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 로딩하는 검층상로딩부; 상기 검층상로딩부에서 입력된 검층상을 토대로 상관해석을 수행하는 상관해석부; 상기 상관해석부의 상관해석결과를 수직단면에 다수의 동일 기준면으로 표시하는 기준면설정부; 상기 기준면에 대한 정보를 바탕으로 등고선을 제작하는 등고선제작부; 를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템으로 구현할 수 있다.Specifically, the log phase loading unit for loading the log phase which is the result of statistically analyzing the physical log data in order to visually represent the interpretation of the underground information based on the strata through the plurality of boreholes or the information on the material in the void; A correlation analysis unit for performing a correlation analysis based on the logging image inputted from the logging phase loading unit; A reference plane setting unit for displaying a correlation analysis result of the correlation analysis unit as a plurality of same reference planes on a vertical section; Contour line production unit for producing a contour line based on the information on the reference plane; It can be implemented as a processing system for underground information in oil sands using statistical analysis results of physical logging data including.

이 경우 상기 검층상은, 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계분석을 통해 복원된 암상에 대한 지질주상도 또는 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보인 것을 특징으로 한다.In this case, the logging phase is characterized in that the geological columnar or hydrocarbon or material information in the pores for each depth of the rock phase restored through statistical analysis based on the core data for a plurality of boreholes.

아울러, 상기 제작된 등고선이 둘 이상인 경우, 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 거리차를 연산하고, 상기 연산결과를 3차원공간이미지로 표시하는 3차원정보처리부; 를 더 포함하여 구성될 수 있다.In addition, when there are two or more produced contours, a three-dimensional information processing unit for calculating the distance difference between the plane and the plane with respect to the same physical logging acquisition point, and displays the calculation result in a three-dimensional spatial image; It may be configured to include more.

또한, 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법 또는 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템을 수행하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현할 수 있다.In addition, a program for processing the oil sand region underground information processing method using the statistical analysis results of the physical logging data or the oil sand region underground information processing system using the statistical analysis results of the physical logging data according to the present invention The computer-readable recording medium may be implemented.

본 발명에 따르면, 지층 내의 암상을 예측함에 있어서, 소수의 코어자료를 토대로 광범위한 지역의 암상에 대한 물리검층자료나 탄화수소의 부존구간에 대한 지하정보를 공간분포모델을 활용한 재가공자료로 신속하게 변환하여 자료처리 및 분석이 효율성을 높일 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, in predicting rock formations in a stratum, based on a few core data, physical logging data on a wide range of rock formations or underground information on hydrocarbon existence zones are rapidly converted into reprocessing data using a spatial distribution model. Thus, data processing and analysis can increase efficiency.

도 1a 및 도 1b는 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템을 적용하는 대상인 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 형성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 도 1a 및 도 1b의 분석을 수행하기 위한 시스템 블럭도이다.
도 3은 상술한 시스템을 이용하여 단위검층상으로 복원한 것을 검층상결정부에서 설정한 암상별로 대응시켜 지질주상도를 복원한 예를 도시한 것이다.
도 4는 분석을 원하는 모든 물리검층자료에 대해, 비계층적 군집분석 후 실제 지질 주상도를 복원한 이미지를 도시한 것이다.
도 5 및 도 6은 상술한 시스템을 이용하여 공극 내 유체정보(탄화수소 또는 공극 내 물질정보)를 복원한 결과를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템의 블럭구성도를 도시한 것이다.
도 8을 참조하면, 이는 도 2의 시스템을 통해 복원한 검층상에 대한 일 구현 예를 도시한 것이다.
도 9는 다수의 검층상을 상관해석하는 과정을 도시한 것이다.
도 10은 상술한 상관관계해석을 통해 나타난 상관분석결과를 수직 단면에 다수의 동일 기준면으로 표현한 것을 도시한 것이다.
도 11은 등고선형성부에서 제작된 등고선을 도시한 것이다.
도 12는 제작된 등고선이 둘 이상인 경우 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 차이를 계산하는 과정을 도시한 것이며, 도 13은 이 면과 면사이의 차이의 결과를 이용하여 3차원 공간에서의 해석한 결과를 도시한 것이다.
1A and 1B illustrate a process of forming a log phase which is a result of statistically analyzing physical log data which is an object to which the processing system for oil sand underground information using the statistical analysis result of the physical log data according to the present invention is applied. This is a flowchart for explanation.
2 is a system block diagram for performing the analysis of FIGS. 1A and 1B.
FIG. 3 shows an example in which the geological columnarity is restored by correlating the restoration to the unit logging phase by the rock formation set by the logging phase determination unit using the above-described system.
Figure 4 shows the image of the actual geological columnar restoration after the non-hierarchical clustering analysis for all the physical logging data to be analyzed.
5 and 6 illustrate the results of restoring fluid information (hydrocarbon or material information in the pores) in the pores using the above-described system.
7 is a block diagram of a processing system for underground information in an oil sand region using statistical analysis results of physical logging data according to the present invention.
Referring to FIG. 8, this illustrates an example of a log image restored through the system of FIG. 2.
9 shows a process of correlating multiple log images.
10 illustrates that the correlation analysis result shown through the correlation analysis described above is represented by a plurality of identical reference planes in a vertical section.
11 illustrates a contour line manufactured by the contour liner.
FIG. 12 illustrates a process of calculating the difference between planes for the same physical logging point when two or more contours are produced, and FIG. 13 illustrates a three-dimensional space using the result of the difference between planes. The result of the analysis is shown.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 구성 및 작용을 구체적으로 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성요소는 동일한 참조부여를 부여하고, 이에 대한 중복설명은 생략하기로 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the configuration and operation according to the present invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In the following description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals denote the same elements regardless of the reference numerals, and redundant description thereof will be omitted. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

1. 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 지층 내 암상 또는 유체 정보 복원시스템1. Restoration of Rock or Fluid Information in Strata Using Statistical Analysis of Physical Log Data

도 1a 및 도 1b를 참조하면, 이는 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템을 적용하는 대상인 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 형성하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.Referring to FIGS. 1A and 1B, this is a log image which is a result of statistically analyzing physical logging data which is an object to which the processing system of oil sand underground information using the statistical analysis result of physical logging data according to the present invention is applied. It is a flowchart for demonstrating the formation process.

도시된 것과 같이, 지하의 특정 대상지역에서 시추공을 통해 획득된 다수의 코어자료로부터 통계분석을 통해 지질주상도를 복원하거나 시추공 내의 탄화수소 또는 공극 내 물질을 복원하는 과정은, 코어자료가 존재하는 시추공 물리검층자료 중 통계기준을 위한 물리검층자료를 선정하고, 검층상을 형성하고, 전체 연구지역에 대한 비계층적 군집분석을 수행한 후, 이를 토대로 지질주상도나 탄화수소 또는 공극 내 물질을 복원할 수 있게 된다.As shown, the process of restoring the geological column or restoring the hydrocarbon column or material in the borehole through statistical analysis from a plurality of core data obtained through the borehole in a specific target area underground is the borehole in which the core data exists. After selecting physical log data for statistical criteria, forming log beds, and performing non-hierarchical clustering analysis of the entire study area, we can restore geological columnar, hydrocarbon or void materials. Will be.

이를 좀 더 구체적으로 설명하기 위해 도 2를 살펴보면, 이는 지층 내의 암상을 예측함에 있어서, 소수의 코어자료를 토대로 광범위한 지역의 암상에 대한 물리검층자료를 효율적으로 파악하기 위한 시스템을 설명하기 위한 블럭도이다.To illustrate this in more detail, referring to FIG. 2, this is a block diagram for explaining a system for efficiently identifying physical logging data for a wide range of rocks based on a few core data in predicting rock formations in the strata. to be.

도 2에 도시된 것과 같이, 다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 복원하기 위한 시스템은 기본적으로, 검층상 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 다수의 코어자료와 물리검층자료, 코어기재자료를 구비한 코어데이터베이스(100)를 구비한다.As shown in FIG. 2, a system for resolving underground information based on strata or restoring information about a material in a void through a plurality of boreholes is basically a plurality of boreholes for a plurality of boreholes in a geological restoration target area. A core database 100 including core data, physical logging data, and core base data is provided.

상기 코어데이터베이스(100)의 코어자료와 코어기재자료를 바탕으로 대표암상을 구분하고, 검층상 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하여, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 암상별로 확인하여 검층상을 결정하는 검층상결정부(200)가 구비될 수 있다. 물론, 상기 검층상결정부(200)는 복원대상이 검층상복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 복원하고 자 하는 경우에는 이러한 물질에 대한 개별 속성별 검층상을 결정하도록 구성할 수 있다.The representative rock phases are classified based on the core data and core base data of the core database 100, and statistical reference values are selected based on the core data of the plurality of boreholes in the target area for the logging phase. A logging phase determination unit 200 may be provided to determine the logging phase by checking the density of the data for the selected attribute value of the measurement section for each rock phase. Of course, the logging phase determination unit 200, if the restoration target to restore the hydrocarbon or the material in the pores on the basis of the core base material data for a plurality of boreholes in the logging recovery area by individual properties for these materials It can be configured to determine the log image.

그리고 상기 검층상결정부에서 결정된 검층상별 속성값을 토대로 검층상 복원 대상 지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 통계분석부(300) 및 상기 통계분석부에서 산출된 결과 값을 토대로 지질주상도를 복원하거나 탄화수소 또는 공극 내 물질을 복원하는 검층상복원부(400)을 포함하여 구성된다.In addition, the statistical analysis unit 300 performs statistical analysis on the physical logging data of the entire area of the logging phase based on the property values determined by the logging phase determination unit and the lipid based on the result values calculated by the statistical analysis unit. It is configured to include a log phase recovery unit 400 for restoring columnarity or restoring the material in the hydrocarbon or voids.

상기 코어데이터베이스(100)는 다수의 시추공에서 확보된 코어자료가 분류된 코어자료데이터베이스(110)과 다수의 시추공에 대한 물리검층자료를 구비한 물리검층자료데이터베이스(120)를 포함하여 구성될 수 있다.The core database 100 may include a core data database 110 in which core data secured in a plurality of boreholes is classified, and a physical log data database 120 having physical log data for a plurality of boreholes. .

또한, 상기 검층상결정부(200)는, 도 2에 도시된 것과 같이 상기 코어데이터베이스에서의 검층상복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 대표 암상 또는 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 분석대상구별부(210)와 상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료를 토대로 암상구별 또는 탄화수소나 공극 내 무질의 구별에 적합한 물리검층커브를 선정하는 물리적커브선정부(220)를 구비할 수 있다. 또한, 상기 검층상결정부(200)는 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료가 존재하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값을 선정하는 통계기준설정부(230)과 상기 통계기준값으로 선정된 물리검층자료를 동일 암상별 또는 동일 속성을 가지는 물질별로 구분하는 사전처리부(240) 및 상기 사전처리부에서 선별된 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 암상별로 확인하여 검층상을 결정하는 결정부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the logging phase determination unit 200, as shown in FIG. 2, the representative rock or hydrocarbon or the material in the void based on the core base material data for a plurality of boreholes in the logging phase restoration area in the core database Based on the physical logging data of the borehole where the core data and the physical logging data coexist among the plurality of borehole data on the core database and the analysis target discrimination unit 210 for distinguishing, the physical logging suitable for distinguishing the rock phase or the substance in the hydrocarbon or voids. A physical curve selection 220 for selecting a curve may be provided. In addition, the logging phase determination unit 200 selects a statistical reference value by selecting the borehole physical logging data for statistical criteria from the physical logging data of the borehole in which core data exists among the plurality of borehole data. ) And the pre-processing unit 240 for classifying the physical logging data selected as the statistical reference value for each of the same rock phases or materials having the same properties, and for the selected attribute values of the vertical measurement section of each borehole selected by the pre-processing unit. It may be configured to include a determination unit 250 for determining the logging phase by checking the density of the data for each rock phase.

상기 통계분석부(300)는 상기 검층상결정부에서 결정된 상기 통계기준값을 상기 결정된 검층상에 기준하여 개별 속성값 평균을 산출하는 평균산출부(310)과 상기 검층상별 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하는 검층상별 기준입력부(320)에서 입력된 기준 값을 토대로 검층상복원 대상지역 전체 물리검층자료에 대하여 통계분석을 수행하는 분석부(330)을 포함하여 구성될 수 있다.The statistical analysis unit 300 calculates an average of individual attribute values based on the determined log image based on the statistical reference value determined by the log phase determination unit and the average of each log phase as reference values for statistical analysis. It may be configured to include an analysis unit 330 for performing a statistical analysis on the physical logging data of the entire area to restore the logging site based on the reference value input from the logging phase reference input unit 320 to input.

상기 검층상복원부(400)은 통계분석후 생성된 분석검층상을 상기 검층상결정부에서 결정된 검층상을 기준으로 불명료한 시추공에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하는 단위복원부(410), 상기 단위복원부에서 복원된 검층상을 상기 검층상결정부에서 결정된 검층상 별로 대응시켜 지질주상도를 복원하거나, 탄화수소 또는 공극 내 물질에 대한 정보를 복원하는 분석대상복원부(420)를 포함하여 구성될 수 있다.The logging phase restoration unit 400 restores the analysis logging phase generated after the statistical analysis to vertical resolution unit logging phase per individual borehole for the unclear borehole based on the logging phase determined by the logging phase determination unit 410. ), The analysis target restoring unit 420 for restoring the geological columnarity or restoring the information on the hydrocarbon or the material in the pore by matching the logging phase restored in the unit restoring unit for each logging phase determined in the logging phase determination unit. It can be configured to include.

도 3은 상술한 시스템을 이용하여 단위검층상으로 복원한 것을 검층상결정부에서 설정한 암상별로 대응시켜 지질주상도를 복원한 예를 도시한 것이다. 도 3에서 제일 우측 열이 지질주상도를 복원한 것을 도시한 것이다(User Set 1부분).{① 실제 물리검층 값이 보여지는 축척; ② 깊이; ③ 2, 3, 4번 열은 비계층적 군집분석에 활용된 물리검층 자료, 5번 열은 군집분석 결과의 분포; ④ 검층상(Electrofacies)}FIG. 3 shows an example in which the geological columnarity is restored by correlating the restoration to the unit logging phase by the rock formation set by the logging phase determination unit using the above-described system. The rightmost column in Fig. 3 shows the restoration of the geological columnar map (part of User Set 1). {1) Scale at which the actual physical logging value is shown; ② depth; ③ Columns 2, 3, and 4 are physical log data used for non-hierarchical cluster analysis, and column 5 is the distribution of cluster analysis results; ④ Electrofacies}

도 4는 분석을 원하는 모든 물리검층자료에 대해, 비계층적 군집분석 후 생성 된 개별 시추공당 깊이 대 검층상 분포 자료(오른쪽 그림; c)를 통해 작업과정 검층상결정부에서 설정한 검층상 별 암상을 적용(가운데 그림; b)하여 실제 지질 주상도(왼쪽 그림; a)를 복원한 이미지를 도시한 것이다. 이렇게 코어기재 자료가 부재한 자료를 통계적 분석을 통해 생성된 검층상으로부터 지질 주상도로 복원하는 과정을 역방향 변환이라 정의한다. 이러한 역변환을 통해 다수의 시추공 물리검층 자료를 일일이 해석하지 않더라도 해석한 것과 유사한 결과물을 얻을 수 있다. 실제 코어 기재의 결과와 군집분석 결과는 약 88.6% 일치할 정도로 정확도를 나타나게 된다.FIG. 4 shows the log phases set by the working log phase determination unit through the depth per log bore depth versus log phase distribution data (right picture; c) generated after non-hierarchical cluster analysis for all the physical log data to be analyzed. The image shows a reconstruction of the actual geological columnar figure (left figure; a) by applying a rock image (center figure; b). In this way, the process of restoring the data without core-based data to the geological columnar from the log bed generated through statistical analysis is defined as reverse transformation. These inverse transformations yield similar results to the analysis even if a large number of borehole physical logging data are not interpreted. Actual core substrate results and cluster analysis results show accuracy that is approximately 88.6%.

도 5는 상술한 시스템을 이용하여 공극 내 유체정보(탄화수소 또는 공극 내 물질정보)를 복원한 결과를 도시한 것이다.FIG. 5 shows the results of restoring fluid information (hydrocarbon or material information in the pores) in the pores using the system described above.

이후, 도 5에 도시된 것과 같이, 단위검층상으로 복원한 것을 검층상결정부(200)에서 설정한 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보 복원하게 된다.{① 실제 물리검층 값이 보여지는 축척; ② 깊이; ③ 2, 3, 4, 5번 열은 비계층적 군집분석에 활용된 물리검층 자료; ④ 검층상(Electrofacies); ⑤ 검층상으로부터 복원된 공극 내 물질}Subsequently, as shown in FIG. 5, the restoration in the unit logging phase corresponds to the material in the gap set by the logging phase determination unit 200 to restore hydrocarbon or material information in the gap by depth. The scale at which the value is shown; ② depth; ③ Columns 2, 3, 4, and 5 are physical logging data used for non-hierarchical cluster analysis; ④ Electrofacies; ⑤ material in the pores restored from the log bed}

도 6을 참조하면, 분석을 원하는 모든 물리검층자료에 대해, 비계층적 군집분석 후 생성된 개별 시추공당 깊이 대 검층상 분포 자료(오른쪽 그림; c)를 통해 작업과정 검층상결정부(200)에서 설정한 검층상 별 공극 내 물질을 적용(가운데 그림; b) 하여 실제 지하의 깊이별 공극 내 물질(왼쪽 그림; a) 정보를 복원한 것이다. 이렇게 코어기재 자료가 부재한 자료를 통계적 분석을 통해 생성된 검층상으로부터 공극 내 물질로 복원하는 과정을 역방향 변환이라 정의한다. 역변환을 통해 다수의 시추공 물리검층 자료를 일일이 해석하지 않더라도 해석한 것과 유사한 결과물을 얻을 수 있다. 탄화수소 또는 공극 내 물질의 실제 코어기재의 결과물과는 약 84.0%의 일치도를 구현하여 매우 유사한 결과를 얻을 수 있게 된다.Referring to FIG. 6, for all physical logging data to be analyzed, the work logging log determination unit 200 is performed through the depth per log drilling depth versus the log distribution data generated after the non-hierarchical cluster analysis (right picture; c). The material in the air gap by the depth of the underground (left picture; a) is restored by applying the material in the air gap for each bed phase set in (B). In this way, the process of restoring the data without core-based data to the material in the pores from the log image generated through statistical analysis is defined as reverse conversion. The inverse transformation yields results similar to the interpretation even if a large number of borehole physiologic data are not interpreted. A very similar result can be obtained by achieving a concordance of about 84.0% with the actual core substrate product of the hydrocarbon or the material in the pores.

즉, 상술한 시스템을 통하여 기해석된 소수의 코어자료를 기초로 한 물리검층자료를 토대로 지층 내의 암상 정보를 복원하거나 탄화수소의 부존구간을 쉽고 정확하게 파악할 수 있게 된다.That is, based on the physical logging data based on a few core data interpreted through the above-described system, it is possible to restore rock information in the strata or to easily and accurately determine the existence of hydrocarbons.

2. 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리2. Underground Information in Oil Sands Area Using Statistical Analysis of Physical Log Data

본 발명은 상술한 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용하여 얻어낸 검층상의 정보를 처리하여 이를 3차원 정보로 구현하는 처리 시스템(이하, '본 시스템'이라 한다.)을 제공할 수 있도록 하는데 그 요지가 있다.The present invention is to provide a processing system (hereinafter referred to as the 'main system') that processes the information on the logging obtained by using the statistical analysis results of the above-described physical logging data and implements it into three-dimensional information. There is a gist.

도 7에 도시된 것과 같이 본 시스템은, 다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 가시적으로 표현하기 위해 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 로딩하는 검층상로딩부(510)와 상기 검층상로딩부에서 입력된 검층상을 토대로 상관해석을 수행하는 상관해석부(520), 그리고 상기 상관해석부의 상관해석결과를 수직단면에 다수의 동일 기준면으로 표시하는 기준면설정부(530) 및 상기 기준면에 대한 정보를 바탕으로 등고선을 제작하는 등고선제작부(540)를 포함하여 구성될 수 있다. 나아가 상기 제작된 등고선이 둘 이상인 경우, 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 거리차를 연산하고, 상기 연산결과를 3차원공간이미지로 표시하는 3차원정보처리부(550)를 더 포함하여 구성될 수 있다.As shown in FIG. 7, the system includes a log image which is a result of statistically analyzing physical logging data in order to visually express underground information based on stratigraphy or information about a material in a gap through a plurality of boreholes. A correlation analysis unit 520 for performing a correlation analysis based on the logging phase loading unit 510 and a logging image inputted from the logging phase loading unit, and the correlation analysis results of the correlation analysis unit in a plurality of vertical reference planes. It may be configured to include a reference plane setting unit 530 to display and a contour production unit 540 for producing a contour line based on the information on the reference plane. Furthermore, when the produced contour lines are two or more, the apparatus further includes a three-dimensional information processing unit 550 for calculating a distance difference between the surfaces with respect to the same physical logging point and displaying the calculation result as a three-dimensional spatial image. Can be configured.

상술한 세부 작용원리를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.Detailed operation principle described above will be described with reference to the accompanying drawings.

상기 본 시스템을 이용하여 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법(이하, '본 방법'이라 한다.)은, 다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 가시적으로 표현하기 위해 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 로딩하는 1단계와 상기 검층상의 2차원적 분석결과를 토대로 상관해석을 수행하는 2단계, 그리고 상관해석결과를 토대로 기준면을 설정하고, 상기 기준면을 토대로 등고선을 형성하는 3단계를 포함하여 이루어진다.Underground information processing method (hereinafter referred to as 'the present method') of the oil sand region using the statistical analysis results of the physical logging data using the present system is based on the ground information through a plurality of boreholes. Step 1 of loading the log phase, which is the result of statistical analysis of physical logging data, to visually express information about the material in the analysis or voids; and step 2 of performing correlation analysis based on the two-dimensional analysis result of the log; And setting a reference plane based on the correlation analysis result and forming a contour line based on the reference plane.

1. 검층상의 로딩 단계1. Loading phase on logging

구체적으로는, 상기 검층상로딩부(510)에서는 상술한 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 단시간에 가시적으로 표현하기 위해서 물리검층 자료를 통계적 분석한 결과인 검층상(Electrofacies)을 준비하여 이를 로딩시킨다. 상기 검층상은 도 2의 시스템을 통해 복원한 지층자료로서 다수의 코어자료를 통계분석을 통해 복원된 암상에 대한 지질주상도 또는 다수의 코어자료를 통계분석을 통해 복원된 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보일 수 있다.Specifically, the logging bed loading unit 510 is a log image that is the result of statistical analysis of physical logging data in order to visually express the above-mentioned underground information based on the strata or to visually express information about the material in the void. Electrofacies) are prepared and loaded. The logging phase is the geological data restored through the system of FIG. 2, and the geological columnar or the plurality of core data of the rock phase restored through statistical analysis of the plurality of core data were recovered through statistical analysis. Information.

도 8을 참조하면, 이는 도 2의 시스템을 통해 복원한 검층상에 대한 일 구현 예를 도시한 것이다.Referring to FIG. 8, this illustrates an example of a log image restored through the system of FIG. 2.

물리검층 자료는 기기에 의해 연속적으로 기록된 값으로 경계를 구분하는 것은 전적으로 해석자의 주관적 판단에 따른다. 이런 주관적 견해를 배제하고 다수의 물리검층 자료를 짧은 시간 내 처리하기 위한 방법으로 통계적 해석법이 활용될 수 있으며 특히 비계층적 군집분석법을 활용할 경우 층의 경계나 공극 내 물질 등 해석자가 사전에 설정해 놓은 기준에 따라 그 경계가 분명해지기 때문에 객관적인 해석이 가능하다. 단, 위 과정을 이용한 모든 결과물, 즉 검층상(Electrofacies) 해석에 의한 층서 기준면, 공극 내 물질 분포 양상 등은 평균해수면(Mean Sea Level)을 기준으로 공간상에 분포되어야 한다(Datum = MSL). 도시된 도 3, 도 5에서 우측의 자료가 복원된 검층상에 해당한다.
The classification of the physical logging data into consecutive values recorded by the instrument is solely subject to the subjective judgment of the interpreter. Statistical analysis can be used as a method for processing a large number of physical logging data in a short time without such subjective views. Especially, when a non-hierarchical clustering method is used, an interpreter, such as a boundary of a layer or a material in a void, is set in advance. The boundary is made clear according to the standard, so an objective interpretation is possible. However, all the results using the above process, namely the stratigraphic reference plane by the electrofacies analysis and the material distribution pattern in the void, should be distributed in the space based on the mean sea level (Datum = MSL). 3 and 5, the data on the right side correspond to the restored log image.

2. 상관관계의 분석단계2. Analysis phase of correlation

이후, 상기 상관해석부(520)에서 해석하고자 하는 전체 물리검층 자료에 대해 통계 분석이 행해진 경우 물리검층 자료(검층상)의 2차원 해석 즉, 상관해석을 한다. 상술한 상관해석은 해석자가 최초 설정한 경계(well top)를 기준으로 인접 시추공의 검층상 중 가장 유사한 패턴에 대해 유사 확률을 표시하며 이중 가장 유사한 확률 지점을 자동으로 연장하거나 또는 해석자가 확률 분포를 보고 임의로 선택하는 것으로 구현할 수 있다.Subsequently, when statistical analysis is performed on all the physical logging data to be analyzed by the correlation analysis unit 520, a two-dimensional analysis of the physical logging data (the log phase), that is, the correlation analysis is performed. The correlation analysis described above shows similar probability for the most similar pattern among the logs of adjacent boreholes based on the well top set by the analyst, and automatically extends the most similar probability point, or solves the probability distribution. It can be implemented by looking at and arbitrarily selecting.

도 9는 다수의 검층상을 상관해석하는 과정을 도시한 것이다.9 shows a process of correlating multiple log images.

도시된 부호 중, 한 화면에 띄운 것을 도시한 것이다.Among the symbols shown, it is shown floating on one screen.

도시된 도 9의 ①번은 다수의 검층상을 한 화면에 띄운 모습이며, 부호 ② 번은 상기 ①번을 기준으로 해석자가 의미가 있다고 생각하는 지점을 마우스로 선택한 것을 도시한 것이다.9 of FIG. 9 shows a number of log images displayed on one screen, and the symbol ② shows a point where an interpreter selects a point with a mouse based on the ①.

이후, 부호 ③은 기존 선택 지점의 상/하 패턴에 따라 인접 시추공의 검층상에서 사용자가 선택한 지점과의 상호 패턴의 유사도를 수치 및 색상으로 표현하여, 사용자가 쉽게 동일점을 찾을 수 있도록 구현한 것이며, ④번은 위 ③번 과정에서 사용자는 90%로 유사한 패턴을 갖는 지점을 클릭하는 순간 ②과 ④를 선으로 연결하여 동일한 기준면(Key-surface)임을 해석하는 것을 보여주는 것이다.
Thereafter, the symbol ③ represents the similarity of the mutual pattern with the point selected by the user on the log of the adjacent borehole according to the up / down pattern of the existing selection point in numerical value and color, so that the user can easily find the same point. , ④ shows that in the process of ③ above, the user interprets the same reference surface (Key-surface) by connecting ② and ④ with a line when the user clicks a point having a similar pattern at 90%.

3. 기준면 설정단계3. Reference plane setting step

상술한 상관관계해석을 통해 나타난 상관분석결과는 기준면설정부(530)에서 수직 단면에 다수의 동일 기준면으로 표현하게 된다.The correlation analysis result shown through the correlation analysis described above is represented by a plurality of identical reference planes in the vertical section in the reference plane setting unit 530.

도 10은, 깊이 대 검층상을 수직 단면으로 표시한 것으로 가로로 그어져 있는 3개의 색선은 각 지질학적으로 의미 있는 경계면(key-surface)을 설정한 것으로 위 도 10과 동일한 방법으로 암상의 경계가 아닌 공극 내 물질(물, 탄화수소 등)의 경계도 설정 가능함은 물론이다.
FIG. 10 is a vertical cross-sectional view of the depth versus the log image, and the three horizontal lines are set to each geologically significant key-surface. Of course, the boundary of the material (water, hydrocarbons, etc.) in the pores can also be set.

4. 등고선형성단계4. Contour Linearity Stage

이후, 등고선형성부(540)에서는 시추공별로 설정된 층서 기준면 또는 공극 내 물질의 경계면의 정보를 바탕으로 등고선을 제작하게 된다.Thereafter, the contour forming unit 540 produces a contour based on the information on the boundary layer of the layered reference plane or the gap set for each borehole.

도시된 도 11을 참조하여 보면, 이는 등고선형성부에서 제작된 등고선을 도시한 것으로, 입력된 기준에 따라 지질학적으로 의미 있는 경계면이 등고선의 자료로 활용되었을 경우 위 그림은 지형도로 활용될 수 있으며, 공극 내 물질에 관한 등고선으로 제작된 경우 위 그림은 해당 공극 내 물질의 공간적 분포 모습을 나타낸다.
Referring to FIG. 11, this shows a contour line produced by the contour forming unit. When the geologically meaningful boundary is used as the data of the contour line according to the input criteria, the above figure can be used as a topographic map. In the case of the contours of the material in the pores, the above figure shows the spatial distribution of the material in the pores.

5. 3차원자료형성5. 3D data formation

이후, 3차원정보표시부(550)에서는 제작된 등고선을 바탕으로 입체적인 3차원 정보로 정보를 재구성할 수 있게 된다.Thereafter, the 3D information display unit 550 can reconstruct the information into three-dimensional three-dimensional information based on the produced contour lines.

도 12는 상기 제작된 등고선이 둘 이상인 경우, 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 거리차를 연산하는 과정을 도시한 것이며, 도 13은 이 면과 면사이의 차이의 결과를 이용하여 3차원 공간에서의 해석한 결과를 도시한 것이다.12 illustrates a process of calculating a distance difference between a plane and a plane for the same physical logging acquisition point when two or more contours are manufactured, and FIG. 13 uses the result of the difference between the planes and planes. The analysis results in three-dimensional space are shown.

즉, 도 12에서 면과 면사이의 차이 정보를 통해 상대적인 두께를 계산할 수 있으며 이 자료는 층과 층 사이의 결과일 경우 층후도로 활용될 수 있고, 공극 내 물질간의 차이에 대한 결과일 경우 비투멘, 가스, 오일, 물 등의 부존 두께 정보로 활용될 수 있다.That is, in FIG. 12, the relative thickness can be calculated based on the difference between the planes, and the data can be used as the layer thickness when the result is between layers, and the bitumen when the difference is between the materials in the void. It can be used as information on the thickness of the gas, oil, water and the like.

이후, 도 12에서 획득한 정보를 통하여 지하의 정보에 대한 이해가 가능하지만, 도 13에서와 같이 3차원의 정보를 통해 공간적인 분포 및 단면의 정보를 실시간으로 확인할 수 있어서 층의 경계, 층의 두께 또는 탄화수소의 경계, 탄화수소의 부존량 이해에 용이하게 활용될 수 있다.Thereafter, it is possible to understand the underground information through the information obtained in FIG. 12, but the spatial distribution and cross-sectional information can be confirmed in real time through the three-dimensional information as shown in FIG. It can be easily utilized to understand the thickness or boundary of hydrocarbons and the amount of hydrocarbons present.

본 발명에 따른 처리시스템 및 방법에 의하면, 지질학자에 의해 기 해석된 자료를 기반으로 재구성한 자료이므로 지질학적 의미를 쉽게 적용할 수 있는 지하 3차원 모델 구현 가능하며, 3차원 모델을 다각도로 분할해가며 세부적인 의미 부여 가능하게 된다.According to the treatment system and method according to the present invention, since the data are reconstructed based on data previously interpreted by a geologist, it is possible to implement an underground three-dimensional model that can easily apply geological meaning, and divide the three-dimensional model into multiple angles. As time goes by, it becomes possible to give detailed meaning.

나아가, 층서 기준면 설정의 주관성을 제한하고 객관적 성격을 높일 수 있게 되며, 층의 수직단면 이해를 통해 층서 해석의 기초 자료 제공할 수 있는 장점도 구현된다. In addition, it is possible to limit the subjectivity of the setting of the stratification reference plane and to increase the objective character. Also, it is possible to provide the basic data of the stratigraphy interpretation through the understanding of the vertical section of the strata.

또한, 공간 분포 모델을 활용한 저류층의 위치, 구간, 두께 정보, 탄화수소의 부존량 산출을 위한 부피 값 제공이 용이해 지며, . 개발 시추공의 성공을 위한 시추 지점 선정에 용이한 장점도 구현된다.In addition, it is easy to provide the location, section, thickness information of the storage layer using the spatial distribution model, and the volume value for calculating the hydrocarbon amount. The benefits of selecting a drilling point for the success of the development borehole are also realized.

물론, 상술한 본 시스템 및 방법은 오일샌드 뿐만이 아니라 물리검층 자료를 통해 해석될 수 있는 다른 자원, 즉 가스, 석유, 기타 비재래 원유 등의 자원의 분포 양상을 쉽게 도시할 수 있게 된다.Of course, the present system and method described above can easily illustrate the distribution patterns of not only an oil sand but also other resources that can be interpreted through physical logging data, such as gas, petroleum, and other non-traditional crude oil.

전술한 바와 같은 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였다. 그러나 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능하다. 본 발명의 기술적 사상은 본 발명의 기술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
In the foregoing detailed description of the present invention, specific examples have been described. However, various modifications are possible within the scope of the present invention. The technical idea of the present invention should not be limited to the embodiments of the present invention but should be determined by the equivalents of the claims and the claims.

100: 코어데이터베이스
110: 코어자료데이터베이스
120: 물리검층자료데이터베이스
200: 검층상결정부
210: 분석대상구별부
220: 물리적커브선정부
230: 통계기준설정부
240: 사전처리부
250: 결정부
300: 통계분석부
310: 평균산출부
320: 검층상별기준입력부
330: 분석부
400: 검층상복원부
410: 단위검층상복원부
420: 분석대상복원부
500: 검층상처리부
510: 검층상로딩부
520: 상관해석부
530:기준면설정부
540:등고선형성부
550: 3차원정보처리부
100: core database
110: core data database
120: Physical Log Data Database
200: logging phase determination unit
210: Analysis target division
220: physical curve selection
230: statistical standard setting unit
240: preprocessing unit
250: decision
300: statistical analysis
310: average calculation unit
320: logging criteria criteria input unit
330: analysis unit
400: Log Restoration Department
410: unit log restoration
420: Restoration Target
500: logging phase processing unit
510: log loading
520: correlation analysis
530: reference plane setting section
540: contour line
550: three-dimensional information processing unit

Claims (10)

다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 가시적으로 표현하기 위해 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 로딩하는 1단계;
상기 검층상의 2차원적 분석결과를 토대로 상관해석을 수행하되, 상호 인접하는 시추공의 검층상 중 가장 유사한 패턴에 대해 유사 확률을 표시 하며 이중 가장 유사한 확률 지점을 선정하는 2단계;
상관해석결과를 토대로 기준면을 설정하고, 상기 기준면을 토대로 등고선을 형성하되, a 1) 상기 2단계의 상관분석결과를 수직단면에 다수의 동일 기준면으로 표현하는 단계; a 2) 시추공별로 설정된 기준면의 정보를 바탕으로 등고선을 제작하는 3단계;를 포함하되,
상기 로딩되는 상기 검층상은, 다수의 코어자료를 통계분석을 통해 복원된 암상에 대한 지질주상도이거나, 또는, 다수의 코어자료를 통계분석을 통해 복원된 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보인 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법.
A first step of loading a log image which is a result of statistical analysis of physical logging data in order to visually express underground information based on strata or a plurality of boreholes through a plurality of boreholes;
Performing a correlation analysis based on the two-dimensional analysis result of the logging phase, and displaying a similar probability for the most similar pattern among the logging phases of adjacent boreholes and selecting the most similar probability point;
Setting a reference plane based on the correlation analysis result and forming a contour line based on the reference plane; a 1) expressing the correlation analysis result of the second step as a plurality of identical reference planes in a vertical section; a 2) three steps of producing a contour line based on the information of the reference plane set for each borehole; including,
The loaded logging phase is a geological column for a rock phase restored through statistical analysis of a plurality of core data, or a physical logging layer which is material information in a pore for each hydrocarbon or depth reconstructed through statistical analysis of a plurality of core data. Process of underground information in oil sands area using statistical analysis of data.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 3단계 이후에,
상기 등고선이 둘 이상인 경우, 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 거리차를 연산하고, 상기 연산결과를 3차원공간이미지로 표시하는 4단계; 를 더 포함하는 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법.
The method according to claim 1,
After step 3,
Calculating the distance difference between the planes and the planes for the same physical logging point, and displaying the calculation result as a three-dimensional spatial image when two or more contour lines are present; Underground information processing method of oil sand using the statistical analysis results of physical logging data further comprising.
다수의 시추공을 통해 지하정보를 층서에 기준한 해석 또는 공극 내 물질에 관한 정보를 가시적으로 표현하기 위해 물리검층자료를 통계적으로 분석한 결과인 검층상을 로딩하는 검층상로딩부; 상기 검층상로딩부에서 입력된 검층상을 토대로 상관해석을 수행하는 상관해석부; 상기 상관해석부의 상관해석결과를 수직단면에 다수의 동일 기준면으로 표시하는 기준면설정부; 상기 기준면에 대한 정보를 바탕으로 등고선을 제작하는 등고선제작부; 상기 제작된 등고선이 둘 이상인 경우, 동일한 물리검층 획득 지점에 대하여 면과 면사이의 거리차를 연산하고, 상기 연산결과를 3차원공간이미지로 표시하는 3차원정보처리부;를 포함하되,
상기 검층상은, 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계분석을 통해 복원된 암상에 대한 지질주상도 또는 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보인 것을 특징으로 하는 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리시스템.

A log bed loading unit for loading a log bed which is a result of statistically analyzing physical log data in order to visually express underground information based on a strata or a plurality of boreholes; A correlation analysis unit for performing a correlation analysis based on the logging image inputted from the logging phase loading unit; A reference plane setting unit for displaying a correlation analysis result of the correlation analysis unit as a plurality of same reference planes on a vertical section; Contour line production unit for producing a contour line based on the information on the reference plane; And a three-dimensional information processing unit for calculating the distance difference between the planes and the planes with respect to the same physical log acquisition point, and displaying the calculation result as a three-dimensional spatial image when the produced contours are two or more.
The logging phase utilizes the results of statistical analysis of physical logging data, characterized in that it is geological columnar or hydrocarbon or material information in the pores by depth based on statistical analysis based on core data for a plurality of boreholes. An underground processing system for oil sands.

삭제delete 삭제delete 청구항 1의 물리검층 자료의 통계학적 해석결과를 활용한 오일샌드 지역 지하정보의 처리방법을 수행하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium containing a program for performing the method of processing the underground information in the oil sands using the statistical analysis of the physical logging data of claim 1.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105317427A (en) * 2014-06-05 2016-02-10 中国石油化工股份有限公司 Representation method for describing old fault top surface structure diagram
KR101708599B1 (en) * 2016-12-28 2017-03-08 한국가스공사 Modeling method for gas content of cbm reservoir rocks
KR101770507B1 (en) 2016-03-29 2017-08-23 경북대학교 산학협력단 Method of lithological classification using bi-directional training of hidden Markov mode
KR101853334B1 (en) * 2016-04-25 2018-04-30 충북대학교 산학협력단 Method for predicting exploitation site of unconventional resources applied to sequence stratigraphic analysis
KR101893800B1 (en) * 2017-08-09 2018-09-04 제주대학교 산학협력단 Method of sedimentary environment interpretation through electrofacies construction

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000002769A (en) * 1998-06-17 2000-01-07 Nippon Koei Co Ltd Method and device for predicting the spatial distribution of geological structure to prepare geological map
JP2004138447A (en) * 2002-10-16 2004-05-13 Ohbayashi Corp Physical property evaluating method for base rock

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000002769A (en) * 1998-06-17 2000-01-07 Nippon Koei Co Ltd Method and device for predicting the spatial distribution of geological structure to prepare geological map
JP2004138447A (en) * 2002-10-16 2004-05-13 Ohbayashi Corp Physical property evaluating method for base rock

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105317427A (en) * 2014-06-05 2016-02-10 中国石油化工股份有限公司 Representation method for describing old fault top surface structure diagram
KR101770507B1 (en) 2016-03-29 2017-08-23 경북대학교 산학협력단 Method of lithological classification using bi-directional training of hidden Markov mode
KR101853334B1 (en) * 2016-04-25 2018-04-30 충북대학교 산학협력단 Method for predicting exploitation site of unconventional resources applied to sequence stratigraphic analysis
KR101708599B1 (en) * 2016-12-28 2017-03-08 한국가스공사 Modeling method for gas content of cbm reservoir rocks
KR101893800B1 (en) * 2017-08-09 2018-09-04 제주대학교 산학협력단 Method of sedimentary environment interpretation through electrofacies construction

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