KR101175072B1 - 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법 및 유추시스템 - Google Patents

물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법 및 유추시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템 및 유추 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명에 따른 유추방법은 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하고, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 1단계와 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 내 공극유체상의 복원 대상지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 2단계, 및 통계분석으로 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극내 물질 정보를 복원를 복원하는 3단계를 포함하여 구성된다.

Description

물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법 및 유추시스템{Estimation system and method for pore fluids, including hydrocarbon and non-hydrocarbon, in oil sands reservoir using statistical analysis of well logging data}
본 발명은 지층 내의 탄화수소 또는 공극 내 물질 정보를 효율적으로 유추할 수 있는 방법에 관한 것이다.
해저 또는 지하에 포함된 석유 또는 지하자원에 대한 정보, 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.
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. 검층 구간의 검층상 분류를 위해 디지털화된 검층자료를 통계적으로 분류하는 방법은 군집분석법과 판별분석법 등으로 나누어진다.
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.
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.
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.
본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위하여 안출된 것으로, 기해석된 소수의 코어자료를 기초로 한 물리검층자료를 토대로 석유 및 가스 등 탄화수소의 부존구간을 쉽고 정확하게 파악할 수 있도록 하는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템 및 유추 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명은 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하고, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 1단계; 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 2단계; 통계분석으로 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 3단계; 를 포함하는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법을 제공할 수 있도록 한다.
이 경우, 상기 1단계는, a 1) 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 단계; a 2) 상기 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료를 토대로 탄화수소 또는 공극 내 물질의 구분에 적합한 물리검층 커브를 선정하는 단계; a 3) 상기 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값으로 설정하는 단계; a 4) 상기 통계기준값으로 설정된 물리검층자료를 동일 공극 내 물질별로 구분하는 단계; a 5) 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.
특히, 상기 a 5) 단계에서, 상기 속성값은 감마선, 밀도, 중성자-공극률, 비저항 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 상술한 유추방법 중 상기 2단계는, b 1) 상기 통계기준값을 이용하여 물리검층자료의 공극 내 물질의 개별 속성값 평균을 산출하는 단계; b 2) 산출된 공극내 물질의 개별 속성값 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하고, 지층 내 공극 유체상의 복원 대상 지역 전체에 대하여 통계분석을 수행하는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 b 2) 단계는, 상기 b 1)에서 산출된 개별 속성값 평균을 비계층적군집분석의 기준값으로 입력하여 통계분석을 수행하는 단계로 구성할 수 있다.
아울러, 상기 3단계는, c 1) 통계분석후 생성된 분석검층상을 상기 a 5) 단계에서 결정된 검층상의 개별 공극 내 물질을 기준으로 코어자료가 획득되지 않은 시추공 물리검층자료나 코어자료가 획득되었으나 물리검층자료만 있고 코어기재자료가 없는 시추공에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하는 단계; c 2) 상기 c 1) 단계에서 복원된 검층상을 상기 a 5) 단계에서 결정된 검층상의 개별 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 단계; 를 포함하여 구성될 수 있다.
이 경우 상기 c 1) 단계는, 통계 분석 후 생성된 검층상을 상기 a 5) 단계에서 결정된 검층상을 기준으로, 코어가 획득되지 않는 시추공 물리검층자료나, 코어의 기재자료가 부재하고 물리검층자료만 구비된 시추공에 대해 개별 시추공당 수직해상도 단위 검층상으로 구현하는 단계로 구현할 수 있다.
아울러, 상술한 유추방법을 구현하는 시스템은 다음과 같은 구성으로 구현될 수 있다.
구체적으로는, 본 발명에 따른 유추방법을 구현하기 위한 시스템은 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료와 코어기재자료 중 적어도 어느 하나를 구비하며, 동시에 해당 지점의 물리검층 자료가 존재하는 코어데이터베이스; 상기 코어데이터베이스의 코어자료와 코어기재자료를 바탕으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하고, 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역의 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하여, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 공극 내 유체정보결정부; 상기 공극 내 유체정보결정부에서 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 통계분석부; 상기 통계분석부에서 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 공극 내 유체정보복원부;를 포함하여 구성될 수 있다.
이 경우, 상기 공극 내 유체정보결정부는, 상기 코어데이터베이스에서의 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 공극내유체정보구별부; 상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료를 토대로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분에 적합한 물리검층커브를 선정하는 물리검층커브선정부; 상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값으로 설정하는 통계기준설정부; 상기 통계기준값으로 설정된 물리검층자료를 동일 공극 내 물질별로 구분하는 사전처리부; 상기 사전처리부에서 구분된 물리검층자료를 토대로, 선별된 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 결정부;를 포함하여 구성될 수 있다.
특히, 상기 통계분석부는, 상기 통계기준값을 이용하여 물리검층자료의 공극 내 물질의 개별 속성값 평균을 산출하는 평균산출부; 상기 평균산출부에서 산출된 개별 속성값 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하는 검층상별 기준입력부; 입력된 기준값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역의 전체 물리검층자료에 대하여 통계분석을 수행하는 분석부;를 포함하여 구성될 수 있다.
아울러, 상기 공극 내 유체정보복원부는, 통계분석 후 생성된 분석검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질을 기준으로 코어자료가 획득되지 않은 시추공, 물리검층자료나 코어자료가 획득되었으나 물리검층자료만 있고 코어기재자료가 없는 시추공에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하는 단위검층상복원부; 상기 단위검층상복원부에서 복원된 검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 유체정보복원부; 를 포함하여 구성될 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법을 수행하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
본 발명에 따르면, 기해석된 소수의 코어자료를 기초로 한 물리검층자료를 토대로 탄화수소의 부존구간을 쉽고 정확하게 파악할 수 있도록 하는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템 및 유추 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
구체적으로는, 본 발명에 따른 유추시스템을 이용하면, 지질학자가 미리 해석해 둔 코어 기재자료가 존재할 경우 지질학자나 그 외 지질학 또는 지층에 관한 배경지식이 없는 사람도 코어 기재자료를 기초로 물리검층 자료를 바탕으로 탄화수소의 부존 구간을 쉽고 정확하게 해석할 수 있도록 하며, 기존 물리검층 자료 해석의 가장 큰 문제점 중 하나인 해석자의 주관적 해석을 배제하고 객관적인 해석을 가능하게 하는 장점이 구현된다.
또한, 기존의 통계자료 처리에 자주 활용되는 주성분 분석법을 활용하지 않더라도 검증 시 매우 높은 신뢰도의 결과물을 빠른 시간 내 처리할 수 있다.
특히, 탄화수소의 탐사와 같은 제한적인 목적을 위한 분류에 적합하며, 시추공에서 얻은 암석물리학적 전문 해석을 거치지 않은 기초적인 속성(감마선, 밀도, 중성자-공극률, 비저항 등)만으로 신속한 분류가 가능한 장점이 있다.
또한, 수백 개 이상의 여러 시추공 자료를 일관성 있고 신속하게 분류, 해석할 수 있게 하며, 소수의 코어기재 자료를 통해 통계 분석 결과에 대한 검증을 수행해도 그 타당성을 확인할 수 있으며, 검증된 검층상은 시추공마다 코어가 획득된 것과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있게 한다.
아울러, 비계층적 군집분석의 군집 수 결정법을 자료 분포에 기인한 과학적 방법으로 제시하며, 궁극적으로는 탄화수소 연구, 개발지역의 지하 매장량 유추 및 해석 시간 단축할 수 있으며, 오일샌드 및 가스, 석유, 기타 비재래 원유의 지하 매장량 유추에 범용적으로 활용가능한 장점이 있다.
도 1 내지 도 4는 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템을 구성하는 구성블럭도이다.
도 5는 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 암상 공극 유체 유추방법을 구현하는 본 시스템의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 시스템의 공극유체정보결정부의 공극유체정보구별부에서 코어데이터베이스의 자료를 바탕으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 과정을 도시한 개념도이다.
도 7은 Serra가 1982년 제출한 논문에 있는 것으로 유체 또는 공극 내 물질(염수, 담수, 가스, 석유, 비투맨)에 민감하게 반응하는 물리검층 자료의 커브에 대한 정리이다.
도 8은 코어획득 시추공 중 통계기준 시추공을 선별하는 과정을 개념적으로 도시한 예시도이다.
도 9는 사전처리부에서 통계기준값으로 선정된 물리검층자료를 동일 공극 물질별로 구분하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 10 및 도 11은 결정부에서 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 12는 본 발명에 따른 분석부의 통계분석의 과정을 도시한 예시도이다.
도 13은 단위검층상으로의 복원과정을 도시한 것이다.
도 14 및 도 15는 공극 내 유체정보를 복원하는 과정을 도시한 예시도이다.
도 16은 본 발명에 따라 검층상으로부터 복원된 공극 내 유체정보와 실제의 코어자료와의 비교한 결과를 나타낸 것이다.
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.
도 1 내지 도 4는 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추시스템을 구성하는 구성블럭도이다.
도시된 도면을 참조하면, 본 발명에 다른 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추시스템(이하, '본 시스템'이라 한다.)은 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 다수의 코어자료와 물리검층자료, 코어기재자료를 구비한 코어데이터베이스(100)와 상기 코어데이터베이스의 코어자료와 코어기재자료를 바탕으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하고, 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하여, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 공극 내 유체정보결정부(200), 그리고 상기 검층상결정부에서 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상 지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 통계분석부(300) 및 상기 통계분석부에서 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 공극 내 유체정보복원부(400)를 포함하여 구성 된다.
상기 코어데이터베이스(100)는 다수의 시추공에서 확보된 코어자료가 분류된 코어자료데이터베이스(110)과 다수의 시추공에 대한 물리검층자료를 구비한 물리검층자료데이터베이스(120)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 공극 내 유체정보결정부(200)는, 도 2에 도시된 것과 같이 구체적으로는 상기 코어데이터베이스에서의 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 공극내유체정보구별부(210)를 구비하며, 상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료를 토대로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분에 적합한 물리검층커브를 선정하는 물리검층커브선정부(220)와 상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값으로 설정하는 통계기준설정부(230), 그리고 상기 통계기준값으로 선정된 물리검층자료를 동일 공극 내 물질별로 구분하는 사전처리부(240)를 구비할 수 있다. 나아가 상기 사전처리부에서 구분된 물리검층자료를 토대로, 선별된 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 결정부(250)를 포함하여 구성될 수 있다.
아울러, 도 3은 본 발명에 따른 통계분석부(300)을 구성하는 구성부를 도시한 것이다.
본 발명에 따른 상기 통계분석부(300)는, 상기 통계기준값을 이용하여 물리검층자료의 공극 내 물질의 개별 속성값 평균을 산출하는 평균산출부(310)와 상기 평균산출부에서 산출된 개별 속성값 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하는 검층상별 기준입력부(320), 그리고 입력된 기준값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역의 전체 물리검층자료에 대하여 통계분석을 수행하는 분석부(330)을 포함하여 구성될 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 공극내유체정보복원부(400)의 구성을 도시한 것으로, 구체적으로는, 통계분석 후 생성된 분석검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질을 기준으로 코어자료가 획득되지 않은 시추공, 물리검층자료나 코어자료가 획득되었으나 물리검층자료만 있고 코어기재자료가 없는 시추공에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하는 단위검층상복원부(410)와 상기 단위검층상복원부에서 복원된 검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 유체정보복원부(420)를 포함하여 구성될 수 있다.
이하에서는, 상술한 본 발명에 따른 본 시스템을 이용하여 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법을 구현하는 과정을 통해 본 시스템의 구동과정을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명에 따른 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법(이하, '본 방법'이라 한다.)을 구현하는 본 시스템의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.(도 1 내지 도 4의 전체 구성 블럭도의 부호는 하기의 설명에서 동일하게 병기하기로 한다.)
본 방법은 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하고, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 1단계, 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 2단계와 통계분석으로 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 3단계를 포함하여 구성된다.
1. 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분
도 6은 본 시스템의 공극내유체정보결정부(200)의 공극내유체정보구별부(210)에서 코어데이터베이스(100)의 자료를 바탕으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 과정을 도시한 개념도이다.
우선, 본 시스템에서는 공극내유체정보결정부(200)의 공극내유체정보구별부(210)에서 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공에 대하여 지질학자에 의해 기해석된 자료(이하, '코어기재자료'라 한다.)를 바탕으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하게 된다.
부연하자면, 물리검층자료는 코어자료가 획득된 이후 도구(기기)를 시추공 내로 삽입하여 암석물리학적 특성이 기록된 자료로서 획득된 커브는 삽입된 기기의 종류에 따라 다양성을 갖는다. 이때 지질학자는 코어가 획득된 경우 코어의 관찰을 통해 탄화수소가 분포하는 지점(깊이)을 확인하고 석유, 가스, 비투멘 등 탄화수소의 종류를 선별하는 작업을 한다. 이렇게 획득된 코어는 지질학자를 통해 공극 내 물질에 대해 명확히 정의될 수 있다. 코어는 획득 비용이 높기 때문에 시추 작업이 수행되었다고 해서 반드시 코어가 획득되는 것은 아니기 때문에 획득된 소수의 코어자료로부터 연구 지역 내 탄화수소 분포 지역에 대해 빠른 시간 내 정의하고 그 의미에 타당성을 부여하는 것은 석유 탐사에 있어 매우 중요하다. 본 발명에서는 이러한 소수의 코어자료를 바탕으로 불명확한 시추공에 대한 탄화수소 또는 공극 내 물질 정보를 최종적으로 복원할 수 있게 된다.
2. 물리검층커브의 선정
이후, 검층상결정부(200)의 물리적커브선정부(220)에서 코어자료와 물리검층자료가 함께 취득된 시추공의 물리검층 자료 중 공극 내 물질의 구별에 적합한 물리검층 커브 선정(Serra and Abbott, 1982)하게 된다.
도 7에 도시된 것은, Serra가 1982년 제출한 논문에 있는 것으로 유체 또는 공극 내 물질(염수, 담수, 가스, 석유, 비투멘 등)에 민감하게 반응하는 물리검층 자료의 커브에 대한 정리이다. 도시된 표를 활용하여 유체 변화와 암상의 변화에 민감한 커브의 조합을 구성할 수 있다.
3. 통계기준값-시추공물리검층자료의 선정
이후, 통계기준설정부(230)에서 코어자료가 존재하는 시추공 물리검층 자료 중 통계 기준을 위한 시추공 물리검층 자료를 선정한다. 즉, 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료가 존재하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값으로 설정하게 된다.
구체적으로, 도 8을 참조하면, 시추 작업이 이루어지는 모든 시추공마다 코어를 회수하는 것이 아니다. 또한, 획득된 물리검층 자료가 10배수 이상 존재할 경우 이값을 모두 활용하여 통계적 분석을 하는 것은 작업시간을 오히려 연장할 수 있다. 그러므로 통계의 기준값으로 활용될 시추공 자료를 전체 획득된 시추공 자료에서 선별해야 하며 이 과정은 특정 기준을 두고 그에 준한 값을 선택한다. 분석을 위해서는 연구결과 전체 시추공 자료의 1/10 정도를 선별하면 된다.
가령, 획득된 전체 시추공 자료의 분포 모습이 위 그림처럼 점으로 표시될 때 X, Y 지리적 좌표에 준하여 격자를 형성하고 각 격자마다 격자의 중앙에 있는 1점의 시추공 자료를 통계 기준 값으로 각각 선택하는 방법, 또는 위 그림처럼 다수의 물리검층 자료가 획득되었을 때 전체 연구지역을 대변할 수 있는 연구지역의 중심에 밀집한 물리검층 자료를 통계기준값으로 선택하는 방법, 그리고 사용자가 원하는 값을 임의의 통계기준값으로 선별하는 방법 등이다.
4. 사전처리단계
이후, 공극내유체정보구별부(200)의 사전처리부(240)에서 상기 통계기준값으로 선정된 물리검층자료를 동일 공극 내 물질별로 구분하는 작업을 수행하게 된다.
즉, 도 9에 도시된 것과 같이, 통계 기준값으로 선별된 물리검층 자료를 하나의 테이블(work sheet)로 처리하여 동일한 공극 내 물질끼리 묶어 준다.
같은 공극 내 물질끼리 묶어 주는 것은 코어 기재 자료를 바탕으로 개별 공극 내 물질에 대한 속성(물리검층 커브)값의 분포 양상을 파악하기 위한 방법으로 아래 추후 검층상을 결정하는 과정을 위한 전처리 단계이다.
5. 검층상결정단계
이후, 결정부(250)에서 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정한다. 즉, 각 수직적인 측정(해상도: depth) 구간의 선별된 속성값(예: 감마선, 밀도, 중성자-공극률, 비저항 등)에 대한 자료의 밀집 정도(빈도)를 공극 내 물질별로 확인한다.
도 10을 참조하여 예를 들면, 상기 사전처리 과정에서 선별된 개별 공극 내 물질별로 정리된 A, B, C, D 네 개의 속성값에 대한 방사형 분포(Spider web diagram)를 작성하면 속성별로 어떤 분포를 나타내는지 쉽게 인지할 수 있다. 이렇게 방사형 분포를 작성할 때 각 속성값의 밀집도를 확인하면 값은 특정 분포(정규 분포, 카이 분포, Bi-modal, Tri-modal 등)를 갖게 된다. 아래 표의 왼쪽 상단 그림은 A, B, C, D 속성값의 분포 정도를 히스토그램으로 표시한 것이며 이를 통해 아래 표의 왼쪽 하단에 보이는 것처럼 높은 밀도로 값이 분포하는 영역을 별도의 그룹으로 표시하여 이 그룹은 해당 속성(물리검층 커브)에 대한 대표 그룹으로 표시 할 수 있게 된다.
도 10의 왼쪽 하단 그림에 따르면 A, B, C, D 네 개의 속성은 각각 1, 2, 1, 1개의 그룹으로 구분되며 이를 통해 네 개의 속성값 그룹에 기초한 방사형의 패턴은 최대 1 * 2 * 1 * 1 = 2 개의 그룹(군집)으로 나눌 수 있다. 이렇게 설정된 각 그룹을 검층상(electrofacies)이라고 명(한글명은 현재 부재, 영문명은 electrofacies로 존재) 한다. 검층상은 동일한 공극 내 물질이라 할지라도 물리적 특성이 다를 수 있음을 인지하고 있어야 한다. 4 개의 속성을 기초로 설정할 수 있는 전체 검층상의 개수가 코어 기재를 통해 획득된 대표 물질의 개수보다 적을 경우 또는 2개의 공극 내 물질이 한 개의 검층상으로 분류될 경우 각 속성값에 대한 그룹(군집)을 재구성하며 이때는 히스토그램의 분포 범위를 좁혀서 세분화시킨다.
도 11은 검층상결정단계에 대한 다른 예로 히스토그램 분포에 따른 비투멘(bitumen)의 검층상을 나타낸 것이다. 도시된 도면에 따르면 비투멘의 검층상은 5개로 구분될 수 있으며 각 검층상 1, 2, 3, 4, 5를 색상으로 구별하였을 때 이 정보는 상술한 " 1. 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분" 과정에서 획득된 코어 기재자료와 대비하여 그림 오른쪽처럼 깊이 대 검층상으로 표시할 수 있다. 이렇게 코어기재 자료를 검층상 분포로 변환하는 과정을 순방향 변환이라 정의한다.
6. 물리검층자료의 개별속성값 평균산출
이후, 통계분석부(300)의 평균산출부(310)에서는, 상기 통계기준설정부(230)에서 설정된 통계기준값을 이용하여 물리검층자료의 개별 속성값 평균을 산출하게 된다.
즉, 검층상결정부에서 결정된 검층상은, 상술한 "1. 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분" 단계에서 결정된 공극 내 물질과 서로 1:1 또는 2:1 ... 다수:1 로 대비됨을 인지하며 상술한 "3. 통계기준값-시추공물리검층자료의 선정"과정에서 선별된 물리검층 자료는 검층상에 기준하여 개별 속성(물리검층 커브)값의 평균을 계산, 정리한다.
{표 1}
Figure 112012015791268-pat00018
상기 표 1은 검층상별로, 통계 기준값을 이용하여 물리검층자료의 개별 속성값의 평균을 산출하는 결과를 도시한 것이다.
7. 통계분석
이후, 검층상별기준입력부(320)에서는, 산출된 검층상별 속성값 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하고, 상기 분석부(330)에서는 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역 전체 물리검층자료에 대하여 통계분석을 수행한다. 즉, 상술한 평균산출부(310)에서 생성된 검층상별 평균값을 통계학적 분석법인 비계층적 군집분석의 기준값으로 입력하여 연구지역에 분포한 전체 물리검층 자료에 대하여 통계학적 분석(비계층적 군집분석) 수행한다.
도 12를 참조하면, 이는 통계분석의 과정을 도시한 것으로, 제일 왼쪽 열의 숫자가 검층상의 번호, 두 번째 열이 암상, 셋~여섯 번째 열이 속성별 평균, 즉 비계층적 군집분석의 입력 값이며 이렇게 입력 후 전체 연구지역에 존재하는 물리검층 자료에 대해서 비계층적 군집분석을 수행하면 입력된 검층상별 특성을 바탕으로 전체 자료에 대한 통계학적 분석이 수행 되게 된다.
8. 단위검층상복원 및 유체정보복원
이후, 공극내유체정보복원부(400)의 단위검층상복원부(410)에서는, 통계분석후 생성된 분석검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질을 기준으로 불명료한 시추공(코어자료가 획득되지 않은 시추공, 물리검층자료나 코어자료가 획득되었으나 물리검층자료만 있고 코어기재자료가 없는 시추공)에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하며, 이후 유체정보복원부(420)에서는 상기 단위검층상복원부(410)에서 복원된 검층상을 상기 공극내유체정보결정부(200)에서 결정된 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하게 된다.
구체적으로는 통계분석 후 생성된 검층상을 공극내유체정보결정부(200)에서 결정된 공극 내 물질을 기준으로 코어가 획득되지 않은 시추공 물리검층 자료나 코어가 획득되었더라도 물리검층 자료만 있고 코어 기재자료가 부재한 시추공에 대해서 개별 시추공당 수직해상도 단위 검층상으로 표현하게 되며, 이를 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하게 된다.
도 13에 도시된 도면을 참조하면, 왼쪽 그림은 획득된 일반적인 물리검층 자료의 속성별 모습이며 오른쪽 그림은 평균산출부를 통해 산출된 검층상별 평균을 기준으로 왼쪽 그림의 물리검층 자료의 값을 포함한 해석을 원하는 다수의 물리검층 자료를 비계층적 군집분석의 입력 값으로 넣어 생성된 통계분석 후 검층상으로 복원한 구현 예를 도시한 것이다.
이후, 도 14에 도시된 것과 같이, 단위검층상으로 복원한 것을 공극내유체정보결정부(200)에서 설정한 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보 복원하게 된다.{① 실제 물리검층 값이 보이는 축척; ② 깊이; ③ 2, 3, 4, 5번 열은 비계층적 군집분석에 활용된 물리검층 자료; ④ 검층상(Electrofacies); ⑤ 검층상으로부터 복원된 공극 내 물질}
도 15를 참조하면, 분석을 원하는 모든 물리검층자료에 대해, 비계층적 군집분석 후 생성된 개별 시추공당 깊이 대 검층상 분포 자료(오른쪽 그림; c)를 통해 작업과정 공극내유체정보결정부(200)에서 설정한 검층상 별 공극 내 물질을 적용(가운데 그림; b) 하여 실제 지하의 깊이별 공극 내 물질(왼쪽 그림; a) 정보를 복원한 모습. 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.
도 16을 참조하면, 도시된 도면은 검층상으로부터 복원된 공극 내 물질(b)과 실제 코어자료(a)와의 비교의 평가결과를 도시한 것이다.
좌측의 자료(b)는 실제 코어 기재를 통해 해석된 깊이별 비투멘의 분포(회색) 모습이며 우측 자료(a)는 군집분석의 결과 얻게 된 깊이별 비투멘의 분포 모습이다. 결과를 보면 비투멘의 존재 양상이 서로 상관 있음을 볼 수 있는데, 수치로 확인해본 결과 84.0% 일치함을 알 수 있었다. 즉, 실제 코어 기재의 결과와 군집분석 결과는 매우 유사하다는 결론을 얻을 수 있다.
상술한 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법 또는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추시스템은 각각의 기능을 수행하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현할 수도 있다.
코어 기재자료를 기초로 물리검층 자료를 바탕으로 탄화수소의 부존 구간을 쉽고 정확하게 해석할 수 있도록 하며, 탄화수소 연구, 개발지역의 지하 매장량 유추 및 해석 시간 단축할 수 있으며, 오일샌드 및 가스, 석유, 기타 비재래 원유의 지하 매장량 유추에 범용적으로 활용가능한 장점이 있다.
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.
100: 코어데이터베이스
110: 코어자료데이터베이스
120: 물리검층자료데이터베이스
200: 공극내유체정보결정부
210: 공극내유체정보구별부
220: 물리검층커브선정부
230: 통계기준설정부
240: 사전처리부
250: 결정부
300: 통계분석부
310: 평균산출부
320: 검층상별기준입력부
330: 분석부
400: 검층상복원부
410: 단위검층상복원부
420: 유체정보복원부

Claims (12)

  1. 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하고, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 1단계; 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 2단계; 통계분석으로 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 3단계;를 포함하되,
    상기 1단계는,
    a 1) 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 단계;
    a 2) 상기 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료를 토대로 탄화수소 또는 공극 내 물질의 구분에 적합한 물리검층 커브를 선정하는 단계;
    a 3) 상기 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값으로 설정하는 단계;
    a 4) 상기 통계기준값으로 설정된 물리검층자료를 동일 공극 내 물질별로 구분하는 단계;
    a 5) 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 단계;
    를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 a 5) 단계에서, 상기 속성값은 감마선, 밀도, 중성자-공극률, 비저항 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 2단계는,
    b 1) 상기 통계기준값을 이용하여 물리검층자료의 공극 내 물질의 개별 속성값 평균을 산출하는 단계;
    b 2) 산출된 공극내 물질의 개별 속성값 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하고, 지층 내 공극 유체상의 복원 대상 지역 전체에 대하여 통계분석을 수행하는 단계;
    를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 b 2) 단계는,
    상기 b 1)에서 산출된 개별 속성값 평균을 비계층적군집분석의 기준값으로 입력하여 통계분석을 수행하는 단계인 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 3단계는,
    c 1) 통계분석후 생성된 분석검층상을 상기 a 5) 단계에서 결정된 검층상의 개별 공극 내 물질을 기준으로 코어자료가 획득되지 않은 시추공, 물리검층자료나 코어자료가 획득되었으나 물리검층자료만 있고 코어기재자료가 없는 시추공에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하는 단계;
    c 2) 상기 c 1) 단계에서 복원된 검층상을 상기 a 5) 단계에서 결정된 검층상의 개별 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 단계;
    를 포함하는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 c 1) 단계는,
    통계 분석 후 생성된 검층상을 상기 a 5) 단계에서 결정된 검층상을 기준으로,
    코어가 획득되지 않는 시추공 물리검층자료나, 코어의 기재자료가 부재하고 물리검층자료만 구비된 시추공에 대해 개별 시추공당 수직해상도 단위 검층상으로 구현하는 단계로 이루어지는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법.
  8. 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료와 코어기재자료 중 적어도 어느 하나를 구비하며, 동시에 해당 지점의 물리검층 자료가 존재하는 코어데이터베이스;
    상기 코어데이터베이스의 코어자료와 코어기재자료를 바탕으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하고, 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어자료를 바탕으로 통계 기준 값을 선정하여, 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 공극 내 유체정보결정부;
    상기 공극 내 유체정보결정부에서 결정된 검층상별 속성값을 토대로 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역 전체의 물리검층자료에 대해 통계분석을 수행하는 통계분석부;
    상기 통계분석부에서 산출된 결과 값을 토대로 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 공극 내 유체정보복원부;를 포함하되,
    상기 공극 내 유체정보결정부는,
    상기 코어데이터베이스에서의 지층 공극 내 유체정보의 복원 대상지역에 다수의 시추공에 대한 코어기재자료를 기준으로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분하는 공극내유체정보구별부;
    상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료를 토대로 탄화수소 또는 공극 내 물질을 구분에 적합한 물리검층커브를 선정하는 물리검층커브선정부;
    상기 코어데이터베이스 상의 상기 다수의 시추공자료 중 코어자료와 물리검층자료가 공존하는 시추공의 물리검층자료에서 통계 기준을 위한 시추공 물리검층자료를 선정하여 통계기준값으로 설정하는 통계기준설정부;
    상기 통계기준값으로 설정된 물리검층자료를 동일 공극 내 물질별로 구분하는 사전처리부;
    상기 사전처리부에서 구분된 물리검층자료를 토대로, 선별된 각 시추공의 수직적인 측정 구간의 선별된 속성값에 대한 자료의 밀집도를 개별 공극 내 물질별로 확인하여 검층상을 결정하는 결정부;
    를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템.
  9. 삭제
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 통계분석부는,
    상기 통계기준값을 이용하여 물리검층자료의 공극 내 물질의 개별 속성값 평균을 산출하는 평균산출부;
    상기 평균산출부에서 산출된 개별 속성값 평균을 통계적 해석의 기준값으로 입력하는 검층상별 기준입력부;
    입력된 기준값을 토대로 지층 내 공극 유체 정보의 복원 대상지역의 전체 물리검층자료에 대하여 통계분석을 수행하는 분석부;
    를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 공극 내 유체정보복원부는,
    통계분석후 생성된 분석검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질을 기준으로 코어자료가 획득되지 않은 시추공, 물리검층자료나 코어자료가 획득되었으나 물리검층자료만 있고 코어기재자료가 없는 시추공에 대한 개별 시추공당 수직 해상도 단위 검층상으로 복원하는 단위검층상복원부;
    상기 단위검층상복원부에서 복원된 검층상을 상기 공극내유체정보결정부에서 결정된 공극 내 물질별로 대응시켜 탄화수소 또는 깊이별 공극 내 물질 정보를 복원하는 유체정보복원부;
    를 포함하여 구성되는 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추 시스템.
  12. 청구항 1의 물리검층 자료의 통계분석을 이용한 오일샌드 저류층 공극 유체 유추방법을 수행하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101688871B1 (ko) * 2015-07-07 2016-12-22 한국지질자원연구원 감마선을 이용한 물리검층자료의 분석 장치 및 방법
KR101708599B1 (ko) * 2016-12-28 2017-03-08 한국가스공사 탄층 메탄가스 저류층의 가스 함유량 모델링방법
KR102314193B1 (ko) * 2021-06-03 2021-10-18 동아대학교 산학협력단 딥러닝 기반 저류층 투과도 산출 장치 및 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7526413B2 (en) 2001-01-31 2009-04-28 Exxonmobil Upstream Research Company Volumetric laminated sand analysis

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7526413B2 (en) 2001-01-31 2009-04-28 Exxonmobil Upstream Research Company Volumetric laminated sand analysis

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
임종세 외 2명. 다변량 통계 기법을 이용한 물리검층 자료로부터의 암석물리학상 결정. 물리탐사. 1998., 제1권, 제3호 (제170면 내지 제175면)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108388708A (zh) * 2018-02-06 2018-08-10 长江大学 碎屑岩储层溶蚀增孔量的定量预测方法
CN108388708B (zh) * 2018-02-06 2022-03-15 长江大学 碎屑岩储层溶蚀增孔量的定量预测方法

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