KR101782294B1 - 탄층 메탄가스 저류층의 가스 생산 모델링방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 탄층 메탄가스 저류층의 가스 생산을 모델리하기 위한 방법에 관한 것이다.
본 발명에서는 (a)탄층메탄(CBM) 개발지역의 저류층을 3차원 격자로 구획하여 복수의 셀을 가지는 3차원 그리드를 형성하는 단계, (b)개발지역에 대하여 적어도 하나의 시추공을 형성하여 저류층에서 심도별로 코어 샘플을 획득하는 단계; (c) 3차원 그리드 내 복수의 셀의 회분량, 수분량 및 가스함유량을 모델링하는 단계; (d)그리드에 생산정이 형성됨에 따라 그리드 내 각 셀의 시간에 따른 압력변화를 모델링하는 단계; 및 (e) (b)단계에서 획득한 코어 샘플에 대하여 랭마이어(Langmuir) 실험을 수행하되, 코어 샘플에서 회분과 수분을 제외하고 석탄만 존재할 경우에 대한 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 산출하여, 압력, 회분량 및 수분량을 변수로 하는 최대가스흡착량에 대한 랭마이어 함수를 결정하고, 랭마이어 함수를 그리드 상의 각 셀에 적용하여 각 셀의 시간에 따른 압력 변화에 의하여 탈착되는 가스량을 산출하는 것에 특징이 있다.

Description

탄층 메탄가스 저류층의 가스 생산 모델링방법{MODELING METHOD FOR GAS PRODUCTION OF CBM RESERVOIR ROCKS}

본 발명은 에너지, 자원분야의 기술로서, 특히 탄층 메탄가스 저류층의 가스 생산을 모델링하는 방법에 관한 것이다.

세계 에너지 자원의 패러다임은 현재의 전통 에너지 자원에서 비전통 에너지 자원으로 이행되고 있다. 특히 비전통 가스(UG; unconventional gas) 에너지 자원은 현재의 석탄/석유 에너지자원을 대체할 차세대 에너지원으로 평가되고 있다. 대표적인 비전통 가스에너지 자원은 셰일가스, 치밀가스, 탄층메탄(CBM, Coalbed methane)이다.

CBM은 셰일가스보다 개발이 비교적 쉽다. 셰일가스는 지하 2,000~3,000미터에 부존되어 있지만 CBM은 그 보다 얕은 곳에 존재한다. 따라서 CBM 개발이 셰일가스에 비하여 용이하지만, 매장량은 오히려 풍부하다는 특성이 있다.

지난 20년간 CBM은 중요한 에너지원의 하나로 부상했다. CBM은 독성이 없고 재를 배출하지 않을 뿐 만 아니라 석탄이나 석유 그리고 목재보다도 CO2를 적게 방출한다. 이러한 CBM의 이점으로 인하여 에너지 수요 증가에 대한 대응책으로서 CBM이 각광받고 있다.

도 1은 탄층메탄의 생산 구조를 설명하기 위한 도면이며, 도 2는 탄층메탄의 가스흡착구조를 설명하기 위한 도면이다.

도 1 및 도 2를 참고하면, 메탄가스는 석탄층, 즉저류층에서 메트릭스(matrix)로 작용하는 석탄에 흡착되어 있다. 메트릭스들 사이의 미세한 균열에는 일반적으로 물이 채워져 있고, 일부 메탄가스가 자유가스로 존재한다. 즉 대부분의 메탄가스는 석탄에 흡착되어 있다. 지상으로부터 저류층까지 생산정을 시추하면, 저류층의 압력이 개방되면서 석탄에 흡착되어 있는 메탄가스가 탈착된다. 메탄가스는 석탄층의 균열을 따라 이동하여 생산정을 통해 배출된다.

위에서 설명한 바와 같이, 메탄가스는 대부분 석탄에만 흡착되어 존재한다. 그리고 석탄이 매장된 저류층은 도 2에 나타난 바와 같이 석탄(휘발성 물질 포함) 이외에 물과 회분(ash, 일반 암석)이 공존한다.

따라서 CBM 저류층의 저류층 내 메탄가스의 함량을 정확하게 평가하기 위해서는 석탄, 회분 및 물의 함량을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 또한 석탄, 회분 및 물의 함량은 가스 생산 추이를 파악하는데도 매우 중요하다.

문제는 전통가스와 비전통가스는 부존특성이 매우 상이하다는 것이다. 즉, 전통가스는 특수한 지형구조(저류암과 덮개암, 배사구조 등)가 발달된 특정 지역에 집중적으로 부존되어 있지만, 탄층메탄은 석탄층을 따라 넓게 분포하고 있고 단위 볼륨당 메탄가스의 밀도도 낮다. 따라서 전통가스와 비교하면, 메탄가스가 부존되어 있는 저류층은 퇴적상이 매우 다양하며 불균질하게 나타나는 특징이 있다. 다르게 말하면, CBM은 같은 저류층 내에서도 영역별로 회분과 물, 석탄의 함량이 불균일하다는 것이다. 따라서 전통가스 개발에 사용하는 자원량 평가 모델링방법 및 생산 모델링방법을 CBM에 그대로 적용할 경우 정교한 분석이 불가능하다.

그러나 국내에는 비전통가스에 대해서 연구가 활발하지 않았다. 국내에 CBM 개발조건에 타당한 지역이 없기 때문에 연구를 위한 테스트 베드가 부재하다는 것이 가장 큰 이유이다. 또한 에너지자원 산업의 특성상 글로벌 메이저 기업이 시장을 거의 독점적으로 장악하고 있는데, 메이저 기업들은 자원개발에 관한 기술을 영업비밀 또는 노하우로 관리하고 있는 바, 해외의 자료들을 이용하여 연구를 진행하는 것도 한계가 있다. 이에 국내에서는 CBM 개발과 관련한 연구와 기술이 매우 부족한 실정이다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 저류층의 메탄가스 생산성을 정확하게 예측할 수 있는 탄층 메탄가스 저류층의 가스 생산 모델링방법을 제공하는데 목적이 있다.

한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.

위 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법은,

(a)탄층메탄(CBM) 개발지역의 저류층을 3차원 격자로 구획하여 복수의 셀을 가지는 3차원 그리드를 형성하는 단계;

(b)상기 개발지역에 대하여 적어도 하나의 시추공을 형성하여 상기 저류층에서 심도별로 코어 샘플을 획득하는 단계;

(c)상기 3차원 그리드 내 상기 복수의 셀의 회분량, 수분량 및 가스함유량을 모델링하는 단계;

(d)상기 그리드에 생산정이 형성됨에 따라 상기 그리드 내 각 셀의 시간에 따른 압력변화를 모델링하는 단계; 및

(e)상기 (b)단계에서 획득한 코어 샘플에 대하여 랭마이어(Langmuir) 실험을 수행하되, 상기 코어 샘플에서 회분과 수분을 제외하고 석탄만 존재할 경우에 대한 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 산출하여, 압력, 회분량 및 수분량을 변수로 하는 최대가스흡착량에 대한 랭마이어 함수를 결정하고, 상기 랭마이어 함수를 상기 그리드 상의 각 셀에 적용하여 상기 각 셀의 시간에 따른 압력 변화에 의하여 탈착되는 가스량을 산출하는 것에 특징이 있다.

특히, 랭마이어 함수(V_i)는, 하기의 수식에 의하여 정의할 수 있다.

여기서, Vi는 최대가스흡착량이며, V_{L - daf}는 랭마이어 보정볼륨상수이며, Ash는 셀의 회분량, Moisture는 셀의 수분량, P는 셀의 압력, P_{L - daf}는 랭마이어 보정압력상수이다.

또한, 상기 랭마이어 실험에서는, 상기 코어 샘플에 대하여 압력에 따른 최대가스흡착량을 측정하고, 상기 코어 샘플에서 수분과 회분이 없고 석탄의 함량을 100%인 상태(daf: dry ash free)를 전제했을 때의 상기 최대가스흡착량(V_i)의 보정값인 보정최대가스흡착량(Vi_-daf)을 상기 코어 샘플의 압력별로 산정한다.

이어서, 상기 복수의 코어 샘플에 대하여 각각 압력에 따른 보정최대가스흡착량으로 표현되는 복수의 랭마이어 함수들이 단일한 랭마이어 근사함수로 설정되도록 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 결정한다.

보다 구체적으로, X축을 압력에 대한 보정최대가스흡착량(Vi_-daf/P)으로, Y축을 보정최대가스흡착량(Vi_-daf)으로 하여, 랭마이어 실험에서 측정 및 산정한 XY 평면상의 복수의 포인트에 대하여 상기 보정최대가스흡착량(Vi_-daf)에 대한 하기의 1차 함수식이 가장 근사해지도록 상기 랭마이어 보정볼륨상수(V_{L - daf})와 보정압력상수(P_{L -daf})를 결정할 수 있다.

여기서, Vi_{- daf}는 랭마이어 실험에서 기산정한 보정최대가스흡착량, V_{L - daf}는 상기 랭마이어 보정볼륨상수, P_{L - daf}는 상기 랭마이어 보정압력상수, P는 랭마이어 실험에서의 압력값이다.

한편, 본 발명의 일 실시예에서, 상기 개발지역을 평면방향에서 복수의 영역으로 분할하여, 각 영역별로 상기 시추정들을 그룹핑하여 상기 (a)~(e)단계를 수행할 수 있다.

상기 개발지역의 분할은 상기 코어 샘플을 취득한 시추정과의 인접한 거리를 기준으로 수행하거나, 지형도에서 등고선 상의 높이를 기준으로 수행할 수 있다.

또는 상기 개발지역의 지층의 퇴적환경에 대한 조사를 선수행한 후, 상기 개발지역의 분할은 퇴적환경의 동일성을 기준으로 수행할 수도 있다. 이 때, 상기 퇴적환경은 하도(channel)가 존재했던 영역, 옴브로트로픽 마이어(ombrotrophic mire) 및 레오트로픽 마이어(rheotrophic)를 포함할 수 있다.

한편, 상기 셀별 가스함유량에 대한 최대가스흡착량의 비를 산출하여, 상기 셀에 대한 가스포화도를 산출할 수 있다.

본 발명에 따르면, 종래기술과 비교하여 몇 가지 점에서 보다 진보한 모델링방법을 보여준다.

먼저 개발대상지역 전체를 하나의 대상으로 하지 않고, 퇴적환경의 유사성, 등고선의 유사성 및 거리적 인접성에 따라 영역을 분할함으로써 가스함유량 및 생산 모델링이 실제를 보다 잘 반영할 수 있도록 하였다.

둘 째, 종래에는 공업분석 데이터, 그것도 심도별 가스함유량만을 샘플로 삼아 통계적 기법을 통해 전체 그리드 내 셀들의 가스함유량을 추정하였는 바 정교함은 물론 신뢰성도 떨어졌다. 그러나 본 발명에서는 밀도, 수분량, 회분량, 가스함유량에 대한 공업분석 데이터를 통해 추세함수를 도출하고, 이 추세함수를 물리검층이 수행된 모든 시추정에 대하여 적용함으로써 종래와 달리 통계기법에 사용되는 데이터의 개수가 획기적으로 증가한다. 통계 기법의 신뢰성은 1차적으로 샘플 데이터 개수에 의존하므로 종래에 비하여 훨씬 정교하게 데이터 추정이 가능하다는 이점이 있다. 또한, 추세함수는 지질학적, 자원공학적 이해 및 데이터의 다면 분석에 기초한 것이므로 실제의 추세를 잘 반영할 수 있다는 이점이 있다.

셋 째, 본 발명에서는 회분과 수분이 개별적으로의 파악되어 있는 상태에서, 가스의 탈착량이 셀별 석탄의 함량을 기준으로 하여 새롭게 제안된 랭마이어 함수에 의해 결정되므로 실제 가스의 탈착 거동을 정교하게 모사할 수 있다. 이러한 이점은, 복수의 코어 샘플에 대한 공업분석을 수행하고, 이들 코어 샘플에 대하여 유니버셜하게 적용할 수 있는 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 도출함으로써 가능하였다. 이를 통해 가스의 생산 거동은 물론, 경제적 생산을 위한 생산정의 초기 배치와, 시간의 경과에 따른 생산정의 운용에 대한 정보도 제공할 수 있어 가스 생산의 경제성과 효율성이 증대되었다.

한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.

도 1은 탄층메탄의 생산 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 탄층메탄의 가스흡착구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법의 개략적 흐름도이다.
도 4는 CBM 개발지역을 평면도로 모식화한 것이다.
도 5는 코어 샘플에 대한 공업분석 결과에서 밀도와 회분량을 대응시킨 그래프이다.
도 6은 코어 샘플의 밀도와 수분량을 대응시킨 결과이며, 도 7은 회분량과 수분량을 대응시킨 결과이고, 도 8은 수분량과 심도를 대응시킨 결과이고, 도 9는 수분과 회분의 합량과 가스함유량을 대응시킨 결과이다.
도 10은 저류층의 모델링을 위하여 3차원 그리드를 형성한 예이다.
도 11은 회분량 모델링의 결과를 나타낸 것이다.
도 12는 수분량 모델링의 결과를 나타낸 것이다.
도 13은 가스함유량 모델링의 결과를 나타낸 것이다.
도 14는 랭마이어 실험과 랭마이어 함수를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 랭마이어 근사함수를 도출하여 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 그리드 내 가스의 포화도를 나타낸 도면이다.
도 17은 그리드 내 랭마이어 볼륨을 나타낸 도면이다.
도 18은 CBM 개발지역에서 70m 간격의 2개의 시추공에 대한 지질주상도 결과를 나타낸 것이다.
도 19는 석탄층 위에 하도가 지나간 지질환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 20은 CBM 개발지역의 각 영역별 가스 함량을 나타낸 분포도이다.
도 21은 도 20에서 원, 세모, 네모로 표시된 지역에서 압력에 따른 가스 흡착량을 나타낸 그래프이다.
도 22는 개발대상지역을 복수의 영역으로 분할하고, 시추공을 그룹핑하는 예를 나타내는 도면이다.
도 23은 석탄이 퇴적되는 환경을 분류한 도표이다.
도 24는 옴브로트로픽 마이어(ombrotrophic mire) 환경과, 레오트로픽 마이어(rheotrophic mire, 또는 minerotrophic) 환경 모델을 나타낸 것이다.
도 25는 옴브로트로픽 마이어의 bog 환경을 단면으로 나타낸 것이다.
도 26은 레오트로픽 마이어의 fen 환경을 단면으로 나타낸 것이다.
※※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.

본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.

이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 탄층 메탄가스 저류층 생산 모델링방법에 대하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법의 개략적 흐름도이다.

도 3을 참고하면 본 발명은 크게 개발지역에 대한 조사과정, 모델링을 위하여 개발 지역을 복수의 셀을 가지는 3차원 그리드로 격자화하는 과정, 회분량, 수분량 및 가스함유량을 모델링하는 과정, 셀의 압력변화를 모델링하는 과정 및 가스 생산량을 모델링하는 과정으로 나누어 진다.

본 발명은 이들 과정 중에서 특히 가스 생산량을 모델링하는 과정에 특징이 있다. 가스 생산량을 모델링하는 과정을 위해서는 수분량, 회분량, 가스함유량 모델링이 선행되어야 하며, 더욱이 본 발명에서 채용하고 있는 회분량, 수분량, 가스함유량 모델링은 본 발명의 특징인 가스 생산 모델링을 위해 특별히 개발된 것이다.

따라서, 이하에서는 도 3에 도시된 흐름도의 순서에 따라 본 발명에 따른 탄층 메탄가스 저류층 생산 모델링방법을 순차적으로 설명하기로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 탄층 메탄가스 저류층 생산 모델링방법(이하, 생산 모델링방법)에서는 개발대상지역을 복수의 영역으로 분할하고, 복수의 시추공을 형성한다.

개발대상지역을 분할하는 것에 대해서는 뒤에서 상세하게 설명하기로 하며 여기서는 시추공 형성에 대해서만 설명한다.

도 4는 CBM 개발지역을 평면도로 모식화한 것이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 시추공은 개발지역의 어느 일부에 집중되게 형성하지 않고, 넓게 분포하는 것이 바람직하다. 특히, 대상지역에 대한 고지질환경 또는 퇴적환경이 미리 조사되어 있는 경우라면, 퇴적환경이 서로 다른 지역에 대하여 시추공을 각각 형성하는 것이 바람직하다. 또는 개발지역 내의 등고선의 높이에 따라 시추정을 개별적으로 형성하는 것이 바람직하다. 퇴적환경이나 등고선의 높이에 따라 지층의 구성이 서로 다르게 나타날 수 있기 때문이다.

즉, 본 발명의 첫 번째 과정인 시추공을 형성할 때에는 퇴적환경의 차이, 등고성의 차이 등을 고려할 필요가 있으며, 이러한 선행 조사가 수행되지 않은 경우에도 되도록 시추공을 넓은 영역에 고르게 분포시켜 다양한 지질환경을 반영할 필요가 있다.

그리고 각 시추공은 수직하방으로 짧게는 수 백 미터에서 길게는 수 킬로미터까지 연장될 수 있다.

시추공을 형성한 후에는 이들 중 일부 시추공에 대하여 심도별로 코어 샘플을 획득한다. 그리고 모든 시추공에 대하여 물리검층을 실시하여 심도별 밀도를 측정한다. 코어 샘플에 대해서는 공업분석을 실시한다. 공업분석에서는 코어 샘플을 심도별로 소량을 취하여 수분량, 회분량, 밀도, 가스함유량 등을 각각 측정한다.

공업분석을 통해 심도별로 회분량, 수분량, 가스함유량과 밀도가 측정되면 제1추세함수 내지 제3추세함수를 도출한다.

제1추세함수란 코어 샘플의 회분량과 밀도 사이의 상관관계를 나타내는 함수이다. 즉, 코어 샘플의 각 포인트에서 회분량과 밀도값을 각각 측정한 후, 도 5에 도시된 바와 같이, X축을 밀도로, Y축을 회분량으로 하여 그래프상에서 플로팅(plotting) 한다. 그래프상에 찍힌 점들은 공업분석의 결과이며, 심도와는 상관없이 회분량과 밀도와의 관계로만 나타낸 것이다. 물론 각 포인트는 식별기호를 부여하여 어느 심도에서 획득된 것인지가 파악되어 있다.

이렇게 밀도와 회분량을 플로팅한 후, 최소자승법 등의 수학적 기법을 이용하여 이들 데이터의 추세를 반영하는 제1추세함수를 설정할 수 있다. CBM 저류층은 앞에서도 언급한 바와 같이 석탄과 회분과 수분으로 이루어진다. 여기서 회분이란 석탄이 아닌 암석을 의미한다. 석탄의 밀도는 낮고 석탄이 아닌 암석은 밀도가 높다. 따라서 회분량은 밀도와 깊게 연관되어 있다는 데에 착안하여 본 발명에서는 회분량에 대한 제1추세함수를 밀도와의 상관관계로 파악한 것이다.

제2추세함수는 코어 샘플의 수분량과 물성 사이의 상관관계를 나타낸 것이다. 물성은 예컨대, 밀도 또는 회분량이 될 수 있다. 또한 물성은 아니지만 심도와 수분량 사이의 상관관계를 나타낸 것이다. 제2추세함수를 도출하는 방법은 앞의 제1추세함수를 도출하는 것과 동일하다. 본 실시예에서는 수분량에 대하여 심도와의 상관관계를 통해 제2추세함수를 도출하였다.

도 6은 코어 샘플의 밀도에 따른 수분량을 플로팅한 결과이며, 도 7은 회분량에 따른 수분량을 플로팅한 결과이고, 도 8은 수분량에 따른 심도를 플로팅한 결과이고, 도 9는 수분과 회분의 합량과 가스함유량을 플로팅한 결과이다.

도 6 및 도 7의 그래프를 보면, 수분량과 밀도 사이, 그리고 수분량과 회분량 사이에는 특별한 추세가 형성되지 않는다. 그러나 도 8의 그래프를 보면, 수분량과 심도 사이에는 일정한 추세가 형성되는 것을 알 수 있다. 따라서 수분은 회분량이나 밀도 보다는 심도에 의존하는 경향성을 보인다. 심도가 깊을수록 지하의 압력이 증가하고 이에 수분이 배출된다는 점을 고려하면 수분 함량이 심도에 의존한다는 것은 타당한 결과로 보인다. 이에 본 발명에서는 제2추세함수를 수분량과 심도와의 상관관계로 도출하였다.

제3추세함수는 코어 샘플의 회분량과 수분량의 합량에 대한 가스함유량 사이의 상관관계를 나타내는 것이다. 제3추세함수를 도출하는 방법도 제1추세함수를 도출하는 방법과 동일하다. 즉, X축을 회분과 수분의 합량으로 하고, Y축을 코어에서 측정한 가스함유량으로 하여 그래프상에 코어 샘플의 각 포인트를 플로팅한다. 그리고 이 포인트 데이터들의 추세를 수학적 기법을 통해 함수로 도출한다. 이렇게 제3추세함수는 회분량과 수분의 합량에 대한 가스함유량의 상관관계로부터 도출되었는데, 회분과 수분을 제외한 나머지는 석탄의 함량이므로, 제3추세함수는 결국 석탄의 함량과 가스함유량 사이의 상관관계를 파악한 것이다. 가스는 석탄에만 흡착된다는 과학적 원리에 터잡아 본 발명에서는 가스함유량에 대한 제3추세함수를 회분과 수분의 합량에 대한 관계로 파악한 것이다.

상기한 바와 같이, 제1추세함수 내지 제3추세함수를 도출한 후에는 본격적으로 컴퓨터를 이용한 모델링을 수행한다.

모델링을 위해서는 도 10에 도시된 바와 같이 먼저 개발대상지역의 저류층을 3차원으로 격자화하여 복수의 셀로 구획한다. 즉 X축, Y축, Z축을 따라 좌표가 부여되어 복수의 셀로 나누어진다.

이렇게 3차원 그리드를 형성한 후에는 회분량에 대한 모델링, 수분량에 대한 모델링을 수행한다. 각각의 모델은 3차원 그리드를 공유한다.

회분량 모델링에서는 먼저 제1추세함수를 물리검층이 수행된 모든 셀에 대하여 적용한다. 예컨대, 특정 시추정은 그리드 상의 X-Y 평면상에서 어느 한 좌표(셀)로 고정된다. 그리고 이 시추정은 Z축을 따라 복수의 셀을 지나가게 된다. 도 10에서 Z축을 따라 수직하게 그어진 라인이 시추정이다. 도 10에 도시된 바와 같이 개발지역에는 복수의 시추정이 형성되어 있다. 각 시추정에서는 모두 물리검층을 통해 심도별 밀도 데이터가 획득되어 있다. 여기서 "심도별"이라는 용어는 모델링 관점에서는 "셀별"이라는 용어로 대체할 수 있다. 시추정이 형성된 좌표에서 하방으로 심도에 따라 셀이 나누어지기 때문이다. 결국, 시추정이 지나는 모든 셀들에는 각각 밀도값이 설정되어 있다. 그리고 모든 셀들에 대해서 제1추세함수를 적용한다.

본 실시예에서는 제1추세함수를 아래와 같이 도출하였다.

회분량 = 83.74×d(밀도) - 101.39 …… 제1추세함수

위 추세함수는 저류층의 지질환경에 따라 모두 다르게 나타날 수 있다. 즉 하나의 고정된 값이 아니고 수학적 기법을 통해 개별적으로 도출해야 한다.

회분량에 대한 제1추세함수는 밀도를 변수로 규정되어 있으므로, 각 셀에서의 밀도값을 제1추세함수에 입력하면 시추정이 지나는 모든 셀들에 대하여 회분량이 각각 도출된다.

이후, 지구통계학적 기법에 의하여 이미 회분량이 설정된 셀들을 샘플로 하여 그리드 내 전체 셀들에 대하여 회분량을 추정하는 모델링을 수행한다. 지구통계학적 기법은 통계 또는 수학적 기법으로서 특히 지질, 에너지 자원분야에서 사용하는 소프트웨어를 통해서 구현되며, 이는 해당분야의 공지의 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.

회분량 모델링의 결과가 도 11에 도시되어 있다. 도 11은 3차원 그리드 전체를 위에서 바라본 결과이다. 영역별로 회분량이 다르게 나타남을 알 수 있다.

수분량 모델링을 수행한다.

수분량 모델링도 회분량 모델링과 동일한 방법으로 이루어진다. 시추정이 지나는 셀들에는 각각 심도, 즉 Z축 좌표값이 설정되어 있다. 그리고 시추정이 지나는 셀들에 대하여 제2추세함수를 적용한다.

본 실시예에서 제2추세함수는 아래와 같이 정의된다.

수분량=5.39+1.2×10^-2D+1.21×10^{- 5}D²+4×10^{- 9}D³ …… 제2추세함수(여기서 D는 심도)

제1추세함수와 마찬가지로 제2추세함수도 하나로 정해진 것이 아니며, 저류층 별로 공업분석을 통해서 도출된다.

제2추세함수는 심도(D)에 대한 함수이므로 시추정이 지나는 셀들의 심도를 입력하면 이 셀들의 수분량이 모두 산출된다. 이후, 앞에서와 마찬가지로 지구통계학적 기법을 통해 이미 수분량이 설정된 셀들을 샘플로 이용하여 그리드 내 전체 셀들에 대한 수분량을 추정한다. 수분량 모델링의 결과가 도 12에 도시되어 있다. 도 12의 모델링 결과도 3차원 그리드를 위에서 바라본 평면분석결과이다. 각 색채는 수분량의 정도를 나타낸 것으로서, 평면방향에서 수분량이 다른 것을 알 수 있다.

이제 회분량 모델과 수분량 모델이 각각 결정되었고, 각 모델은 그리드를 공유하므로, 회분량 모델과 수분량 모델은 쉽게 통합될 수 있다. 결국 그리드 내 모든 셀들에는 회분량 및 수분량이 설정되어 있다.

이제 가스함유량 모델링을 수행한다.

앞에서 가스함유량은 회분량과 수분량의 합계에 따른 3추세함수로 설정하였다. 본 실시예에서 제3추세함수는 아래와 같이 정의되었다. 물론 제3추세함수도 저류층에 따라 다르게 설정되는 개념이다.

가스함유량=403-4.165×(회분량+수분량) …… 제3추세함수

위와 같이, 제3추세함수는 회분량과 수분량의 합계가 변수로 설정되어 있다. 그리드 내 전체 셀들에는 이미 회분량 모델과 수분량 모델에 의하여 회분량과 수분량이 설정되어 있으므로, 제3추세함수를 모든 셀에 대하여 적용하면 모든 셀에 대하여 가스함유량을 추정할 수 있다.

앞에서 회분량과 수분량은 시추정이 지나가는 셀들에 대해서 데이터를 획득한 후, 이 데이터를 샘플로 하고 지구통계학적 기법을 사용하여 모든 셀들의 수분량 및 회분량을 추정하였다. 그러나 가스함유량에 대한 제3추세함수는 회분량과 수분량의 합계를 변수로 하는 함수로 설정하였는 바, 샘플 데이터를 이용하여 통계기법을 사용할 필요 없이 회분량과 수분량의 합을 입력하는 즉시 산출된다. 최종적으로 가스함유량 모델링 결과가 도 13에 도시되어 있다.

종래에는 코어 샘플에 대한 공업분석 결과만을 이용하여 모델링을 수행하는 방법을 채택하였다. 즉, 시추정에서 획득한 코어 샘플에 대하여 공업분석을 통해 심도별로 가스함유량을 측정한 후, 이 심도별 데이터를 시추정이 지나는 수직한 셀들에 입력한다. 그리고 이 데이터를 샘플로 하여 통계학적 기법을 사용하여 그리드 내 전체 셀들에 대한 가스함유량을 추정하였다. 도 10에 도시된 바와 같이 그리드 내 시추정의 수는 꽤 많지만, 이들 중에서 코어 샘플을 획득하는 시추정의 수는 매우 제한되어 있다. 결국 종래의 방법에서는 통계학적 기법의 근간이 되는 샘플 데이터의 수가 매우 적다는 한계가 있다. 통계는 데이터 개수가 많을수록 정교해진다는 특징이 있다. 결국 종래의 방법으로는 그리드 내 각 셀들의 가스함유량을 정교하게 추정할 수 없다는 한계가 있었다.

그러나 본 발명에서는 공업분석 결과와 시추정에서의 물리검층 결과를 함께 이용한다는데 특징이 있다. 시추정에 대해서는 거의 모두 물리검층이 이루어지며, 코어 샘플에 대한 공업분석을 통해 추세함수가 정의되면, 물리검층 데이터를 추세함수에 입력하여 모든 시추정에 대하여 공업분석 수준으로 데이터를 확보할 수 있다. 모델링을 위한 데이터의 개수가 획기적으로 많아지므로, 통계 기법을 사용하더라도 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있다.

또한, 공업분석 결과에서도 종래에는 직접적으로 가스함유량만을 측정하였다면, 본 발명에서는 가스함유량, 회분량, 수분량, 밀도를 모두 측정한다. 그리고 이들 사이의 관계에서 추세가 형성되는 요소들을 선정하여 추세함수를 설정하였다. 앞에서 기재한 바와 같이 수분량은 밀도나 회분량보다는 심도와의 상관성이 우수하다는 것을 확인하여 추세함수를 설정하였다. 또한 데이터 플로팅을 통해 상관성을 확인한 것에만 그치지 않고, CBM 저류층의 지질학적, 자원공학적 이해에 근거하여 상관관계를 이루는 요소들을 선정하였다. 회분과 밀도의 상관관계, 수분과 심도와의 상관관계, 그리고 가스함유량과 회분 및 수분의 합량(즉 석탄함량) 사이의 상관관계를 도출한 것은 이러한 이론적 지식에 기초한 바 크다. 즉, 본 발명에서는 지질, 자원공학에 대한 이론적 기초와, 실제 데이터를 이용한 데이터 분석에 의해서 추세함수들을 도출하였는 바 신뢰성이 매우 높다고 할 것이다.

한편, 본 발명에서 가스함유량을 회분과 수분의 관계로 파악한 것은 최종적으로 메탄가스를 생산할 때의 생산 모델링에 활용하기 위함이다. 생산 모델링은 시간에 따른 압력변화에 의해서 셀들의 상태, 특히 가스가 탈착되어 배출되므로 가스함유량이 연속적으로 변화해가는 동적 모델링이다. 그리고 이러한 변화에 있어서 회분과 수분의 함량은 중요한 변수가 된다.

이하에서는 본 발명의 핵심적 특징인 생산 모델링에 대하여 설명하기로 한다.

다시 도 3으로 돌아가서, 생산 모델링을 위해서는 먼저 복수의 코어 샘플에 대하여 랭마이어(Langmuir) 실험을 수행한다. 랭마이어 실험은 주로 화학 분야에서 사용되는 것으로서, 가스의 흡착 성능을 알아보기 위한 용도로 사용된다. 본 발명에서는 랭마이어 실험을 메탄가스의 석탄 흡착량을 파악하기 위하여 수행한다. CBM은 메탄가스가 석탄에 흡착된 형태의 에너지 자원을 말하며, 저류층에 생산정을 시추하여 압력을 개방시키면 저류층 내 압력의 변화에 따라 석탄으로부터 탄층메탄이 탈착되어 생산정을 통해 배출된다. 이에 압력에 따른 메탄가스의 흡착량 변화는 메탄가스의 생산량과 직결된다.

랭마이어 실험에서는 코어 샘플을 밀폐시킨 상태에서 압력을 주어 메탄가스를 주입한다. 특정 압력에서 메탄가스는 코어 샘플에 흡착되지만, 일정량이 되면 더 이상 흡착되지 않는 최고치에 도달하게 된다. 랭마이어 실험에서는 특정 압력에서의 최대 흡착량을 측정한다. 그리고 다시 압력을 증가시켜 최대 흡착량을 측정한다. 위와 같은 방식으로 압력을 계속 증대시켜 가면서 흡착량을 측정하다 보면, 압력을 증가시켜도 더 이상 흡착량이 증대되지 않는 지점이 나타난다.

랭마이어 실험을 그래프로 나타내면 도 14와 같다. 도 14를 참고하면, X축은 압력 Y축은 가스흡착량(볼륨, 단위: SCF/ton)이 나타나 있다. 도 14는 3개의 코어 샘플(검은원점, 흰원점, 검은 사각점)에 대해서 랭마이어 실험을 수행한 결과이다. 모든 코어 샘플이 압력이 증가하면서 최대 흡착량이 증대하는 것으로 나타나지만, 대략 1200psia 수준에서 흡착량이 더 이상 증대하지 않는다. 도 14의 실측 데이터, 예컨대 검은 사각점의 추세를 함수로 표현한 것이 랭마이어 함수이다. 랭마이어 함수는 아래와 같이 표현된다.

위 랭마이어 함수에서 V_i는 특정 압력(P)에서의 최대흡착량이며, V_L은 압력이 증대하더라도 더 이상 흡착량이 증가하지 않을 때의 최대흡착량으로서 랭마이어 볼륨상수이고, P_L은 랭마이어 볼륨상수의 1/2이 되점 볼륨에서의 압력값으로서 랭마이어 압력상수라 한다. 도 14의 랭마이어 커브를 근사함수 형태로 나타낸 것이다. 랭마이어 실험을 통해 랭마이어 볼륨상수와 압력상수를 결정하면, 흡착체(ex: 석탄)와 가스 사이의 모든 압력에서의 최대가스흡착량을 파악할 수 있다.

그러나 CBM 저류층의 특성으로 인하여 랭마이어 실험을 CBM 생산 모델링에 그대로 적용하게 되면 원하는 결과를 얻을 수 없다. 즉, CBM에서 가스가 흡착되는 성분은 석탄 성분에 국한되지만, CBM 저류층에는 석탄 이외에도 수분과 회분이 함께 공존한다. 코어 샘플도 마찬가지로 석탄, 회분, 수분이 공존하게 된다. 이에 따라 본 발명에서는 코어 샘플에 대해서 상기한 바와 같은 랭마이어 실험을 수행하되 압력에 따른 최대가스흡착량을 보정하는 과정을 거친다. 예컨대 코어 샘플에 대하여 랭마이어 함수를 산출하면, 특정 압력값에서의 최대가스흡착량(ex: K)이 정해진다. 그리고 이 코어 샘플은 석탄:회분:수분=5:3:2인 경우, 즉 코어 샘플에서 석탄은 50%의 비율로 포함된 경우를 가정한다. 여기서 코어 샘플에서 석탄이 100%라고 전제하여 최대가스흡착량(K) 값을 비율에 맞게 보정한다. 즉, K에 2를 곱하여 최대가스흡착량은 2K로 만든다. 본 발명에서는 이를 보정최대가스흡착량이라 한다.

압력에 따른 최대가스흡착량을 보정하면 랭마이어 커브가 도 14의 윗쪽의 점선의 형태로 나타나게 된다. 가스흡착량이 증대하므로 전체적으로 원래의 실측값에 비하여 높은 쪽에서 커브가 형성된다. 주목할 점은 보정 전의 랭마이어 커브(미도시)의 추세에 비하여, 3개의 코어 샘플에 대한 보정 후의 랭마이어 커브들 사이의 이격도가 작아진다는 것이다. 코어 샘플에 따라서 석탄의 함량은 차이가 있지만, 보정 과정에서는 코어 샘플에서 석탄의 함량이 100%인 것을 기준으로 하기 때문에 복수의 랭마이어 커브들이 서로 수렴하게 되는 것이다. 특정 압력에서의 최대가스흡착량을 정확하게 파악한다는 관점에서는 상기한 바와 같이 저류층에 대하여 수분과 회분을 제외하고 석탄이 100%로 전제하였을 때의 랭마이어 함수(커브)를 산정하는 것이 바람직하다. 물론 이를 위해서는 저류층의 각 셀마다의 수분량과 회분량이 파악되는 것이 선행되어야 하는데, 본 발명에서는 앞에서 설명한 바와 같이 수분량과 회분량에 대해서는 이미 모델링이 수행되어 있다. 이 부분은 뒤에 다시 부연 설명하기로 한다.

다시 돌아와서, 복수의 코어 샘플에 대하여 랭마이어 실험을 수행하고, 코어 샘플 내의 석탄의 함량을 고려하여 최대가스흡착량을 보정하여 보정최대가스흡착량을 산출한다. 이제 복수의 코어 샘플에 대하여 단일하게(universal) 적용할 수 있는 랭마이어 함수를 도출한다. 코어 샘플마다 별도의 랭마이어 함수를 설정하는 것은 곤란하며, 코어 샘플이 획득된 시추정은 소수에 불과하기 때문이다. 따라서 복수의 코어 샘플의 랭마이어 커브들에 대하여 오차가 가장 적게 나타나도록 랭마이어 근사함수를 도출한다. 이는 앞에서 제1추세함수 내지 제3추세함수와 마찬가지로 최소자승법 등의 수학적 기법을 통해 획득된다.

근사함수는 1차 함수 형태를 이용하는 것이 가장 용이하며 신뢰성도 높다. 이에 본 발명에서도 복수의 코어 샘플에 대한 랭마이어 함수를 결정하기 위하여 1차 함수 형태를 취하였다.

원래의 랭마이어 함수(하기의 식1))로부터 식 5)까지 변환과정을 거쳐서 랭마이어 함수를 1차 함수 형태로 변환하였다.

위 식에서 Vi 는 최대가스흡착량이고, P는 압력으로서 위 두 값은 랭마이어 실험을 통해서 기측정된 값이다. 그리고 V_L은 랭마이어 볼륨상수이고, P_L은 랭마이어 압력상수이다. 위의 식5)는 X축은 압력에 대한 최대가스흡착량의 비(Vi/P)이고, Y축은 최대가스흡착량(Vi)으로 하는 1차 함수라는 것을 알 수 있다. 위 식5)에서 X축 값과 Y축값은 랭마이어 실험을 통해서 기측정된 값이다. 그리고 기울기는 랭마이어 압력상수(P_L)이고, Y축 절편은 랭마이어 볼륨상수(V_L)이다. 그리고 여기서 Vi값은 보정최대가스흡착량이므로 식 5)에서 수분과 회분이 모두 제외된 상태라는 것을 표현하기 위하여 하첨자로 daf(dry ash free)를 붙여서 사용한다. 압력값은 원래의 상태나 daf 상태나 모두 동일하므로 별도로 하첨자를 붙이지 안는다. 랭마이어 볼륨상수와 압력상수도 daf를 붙여서 랭마이어 보정볼륨상수 및 보정압력상수라 칭한다. 최종적으로 하첨자가 붙은 식5)는 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.

도 15에서 위와 같은 형태로 X축과 Y축을 설정하여 랭마이어 실험에서 기측정된 값들을 플로팅하였다. 3개의 코어 샘플에 대하여 각각 도시하였다.

도 15를 보면 X값이 커질수록 Y값이 작아 지는 것을 알 수 있다. 기울기가 음의 값인 1차 함수 형태이다. 위 플로팅된 값들과 오차를 최소로 하는 랭마이어 함수를 식5)의 형태로 구하면 된다. 즉, 미지수로 남아 있는 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 수학적으로 산출하는 것이다.

랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 구한 후에는 저류층의 각 셀에 대한 가스흡착량 모델링을 수행한다.

즉, 3차원 그리드 내 각 셀에 대해서 랭마이어 함수를 적용한다. 최종 랭마이어 함수는 아래와 같이 설정된다.

여기서, Vi는 최대가스흡착량이며, V_{L - daf}는 랭마이어 보정볼륨상수이며, Ash는 셀의 회분량, Moisture는 셀의 수분량, P는 셀의 압력, P_{L - daf}는 랭마이어 보정압력상수이다.

위 랭마이어 함수에서는 앞에서 랭마이어 근사함수를 통해 얻어진 보정볼륨상수와 보정압력상수를 사용하였다. 그리고 보정볼륨상수에 회분과 수분을 뺀 값을 곱한다. 그리드 내 각 셀에는 수분량과 회분량이 이미 설정되어 있으므로, 보정볼륨상수에 수분량과 회분량을 뺀 값을 곱하는 것이다. 위 랭마이어 함수를 이용하면 압력에 따른 셀별 최대가스흡착량을 파악할 수 있다. 그리고 위 랭마이어 함수에는 압력값이 입력되어야 한다. 초기 저류층의 압력값이 입력되어 있는 상태에서, 저류층에 생산정을 시추하면 저류층 내 압력이 개방되면서 압력이 점차 하강하게 된다. 즉, 압력은 시간에 따라 변화하는 값이다. 따라서 가스 생산 모델링을 위해서는 저류층의 시간에 따른 압력변화모델이 그리드에 설정되어 있어야 한다. 다만, 압력 변화 모델은 기존의 전통가스 또는 비전통가스의 저류층에 대한 압력 변화 모델링 방법들 중 어느 하나를 택하면 되고, 이는 에너지/자원공학 분야의 주지의 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.

상기한 바와 같이, 저류층을 모사한 3차원 그리드 내 각 셀에는 회분량, 수분량, 가스함유량에 대한 정보가 입력되어 있고, 생산정을 시추하였을 때의 셀의 시간에 따른 압력변화가 모델링되어 있다. 또한 압력에 따른 최대가스흡착량에 대한 랭마이어 함수가 적용되었다.

이제 시뮬레이션을 통해 시간을 경과시키면서 가스 생산량을 예측할 수 있다. 도 16은 그리드 내 각 셀들에 대하여 가스함유량 대비 최대가스흡착량, 즉 포화도를 나타낸 것이다. 즉, 생산정을 시추하기 전의 초기 압력상태에서 랭마이어 함수를 적용하면 셀별 최대가스흡착량이 산출되고, 각 셀에은 가스함유량이 이미 입력되어 있다. 도 16에서 보라색으로 나타낸 부분은 포화도가 1에 근접해 있는 것이고, 노란색과 붉은색으로 나타낸 부분은 포화도가 1로부터 멀리 떨어져 있는 것이다. 포화도가 1이라는 것은 현재 셀의 가스함유량이 최대가스흡착량과 거의 일치한다는 점이다. 거꾸로 말해서, 이 셀의 압력이 저하되면 최대가스흡착량도 연동되어 저하될 것이고, 가스함유량보다 최대가스흡착량이 더 적으면, 셀로부터 메탄가스가 탈착될 수 밖에 없다. 이 탈착된 가스가 생산정을 통해 배출되는 것이다. 결국 현재 가스함유량 대비 최대가스흡착량의 차이가 가스 생산량이 된다.

역으로, 주황색으로 나타난 셀들은 현재 가스함유량이 최대가스흡착량에 비하여 매우 적다는 것을 나타낸다. 포화도가 낮은 것이다. 이 경우 생산정의 시추를 통해 저류층의 압력이 하강하더라도 즉시 가스가 생산되지 않는다. 압력이 계속하강하여 최대가스흡착량도 함께 저하되다가, 최대가스흡착량과 현재 가스함유량이 동일해지는 순간, 즉 포화되는 순간부터 가스가 생산된다.

결국 그리드 내 셀들은 각각 다른 시점부터 가스가 탈착되어 생산될 것이다.

본 발명에서는 상기한 모델링을 통해 시간에 따라 가스생산량이 어떻게 변화되는지를 예측할 수 있다.

또한 본 발명에서는 랭마이어 함수와 현재 가스함유량을 그리드 내에서 포화도로 나타냄으로써, 생산정을 어디에 시추해야 할 것인지에 대한 결정에 도움을 줄 수 있다. 즉, 포화도가 가장 높은 곳에 생산정을 시추하면, 시추 순간부터 가스가 생산되므로 경제적으로 유리할 것이다. 또한 포화도의 변화로부터 어느 생산정에서 가스가 지속적으로 생산될지 등에 대하여도 예측할 수 있다. 도 17은 그리드에서의 각 셀별 랭마이어 볼륨을 나타낸 것이다. 랭마이어 볼륨은 가스흡착량의 변화를 나타내는 인자로서 시간의 경과에 따라 이를 확인할 수 있다.

기존에는 가스 생산 모델링은 모든 셀에 대해서 가스의 탈착 거동이 동일한 것으로 모델링을 수행하였다. 이에 따라 생산정을 기준으로 동심원 형상으로 압력이 점차 낮아지면서 동심원이 넓어지면서 생산이 획일적으로 이루어진다고 하였는 바, 생산 모델의 정교성과 신뢰성이 매우 낮았다.

그러나 본 발명에서는 셀별로 회분량, 수분량, 가스함유량이 정교하게 모델링되어 있다. 이를 기반으로 셀별로 석탄의 함량도 정확하게 모델링 되어 있다. 본 발명에서는 메탄가스의 흡착과 탈착은 석탄에서만 이루어진다는 점에 근거해서 석탄의 함량에 따라 가스의 탈착량을 산출할 수 있고, 이에 따라 본 발명에서는 셀별로 탈착거동을 매우 정교하게 예측할 수 있게 되었다.

또한 저류층 전체에 대해서 가스 포화도를 확인할 수 있으므로, 경제적인 생산을 위해서 생산정을 형성할 위치와, 시간의 경과에 따른 생산정의 운용 방향에 대해서도 정교하게 설계할 수 있게 되었다.

한편, 지금까지는 CBM 개발지역 전체를 대상으로 위의 과정을 수행하는 것으로 설명하였다. 그러나, 개발지역을 복수의 영역으로 분할한 후, 각 영역별로 위의 과정을 수행하는 것이 바람직하다. 이에 본 발명의 일 예에서는 첫 번째 프로세스로 개발지역을 복수로 분할하는 것을 선행할 수 있다. 이에 대하여 보다 자세하게 설명한다.

CBM은 전통가스와 달리 어느 한 곳에 집중적으로 부존되어 있는 것이 아니라, 넓은 지역에 분포하기 때문에 개발지역도 넓으며, 결국 동일한 개발지역 내에서도 지질환경 또는 퇴적환경이 서로 다르게 나타난다.

또한, 거리 차이가 작은 경우에도 지질환경이 매우 다른 경우도 있다. 도 17에는 70m 간격의 2개의 시추공에 대한 물리검층 결과가 나타나 있다. 지질학적 관점에서 70m는 매우 짧은 거리임에도 불구하고 심도별 지질조건은 매우 다르다는 것을 알 수 있다.

앞에서도 언급했지만, 개발 대상지역의 고지질환경이나 퇴적환경은 석탄 퇴적상에 매우 큰 영향을 미친다. 예컨대, 고지질환경 또는 퇴적환경에서 하도(channel)가 지나간 영역의 경우에는 퇴적상의 변화가 매우 극명하게 나타난다. 도 18은 석탄층 위에 하도가 지나간 지질환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.

도 18에 도시한 지층 구조는 도 17의 주상지질도(물리검층을 수행 결과)로 나타낸 지역에 대한 것이다. 도 18을 참고하면, 탄층(검은색)이 퇴적된 이후에 상측에 하도가 발달하였던 것을 알 수 있다. 하도 지역은 주로 사암이 퇴적되고, 사암은 도 18에서 노란색으로 표시되어 있다. 하도가 발달하면 물의 흐름으로 인하여 하부 지층을 깊게 침식하는 현상이 나타난다. 도 17에서 70m를 사이에 두고 동일 심도에서 석탄층의 두께가 전혀 다르게 나타나는 것은 하도의 석탄층 침식 영향을 반영한 것이다.

도 19는 CBM 개발지역의 각 영역별 가스 함량을 나타낸 분포도이다. 도 19에 표시된 영역은 매우 넓으므로 가스 함량이 영역별로 매우 다르게 나타남을 알 수 있다. 즉, 도 19에서 원, 세모, 네모로 표시된 영역의 시추공에서 코어 샘플을 획득한 후 랭마이어(Langmuir) 실험을 수행한 결과, 도 20에 나타난 바와 같이, 동일한 압력에 대해서도 코어 샘플의 단위 유닛당 가스가 흡착될 수 있는 양의 최고값이 매우 다르게 나타난다. 즉, 석탄 함량이 매우 크게 차이가 있다는 것이다.

이렇게 고지질환경 또는 퇴적환경이 CBM 퇴적상에 미치는 영향은 매우 크기 때문에, 개발 대상지역의 가스함유량을 분석할 때에도 이러한 점을 감안할 필요가 있다.

따라서 본 발명에서는, 도 3의 플로우 챠트의 첫에 번째 프로세스에 도시된 바와 같이, 먼저 개발 대상지역을 복수의 영역으로 분할한 후 각 영역별로 위의 과정을 수행하여 가스함유량 및 가스 생산성을 모델링하도록 하였다.

영역의 분할하는 기준은 아래와 같다.

먼저 시추공들 중에서 코어 샘플을 획득하여 공업분석을 수행한 시추공을 기준으로 거리가 가까운 시추공들을 그룹핑하는 방식이다. 대상지역이 넓게 분포하기 때문에 영역별로 퇴적조건이 다를 수 있다. 그러나 시추공에 대하여 공업분석을 수행하면 지질 구조를 명확하게 파악할 수 있고, 그 시추공과 거리가 가까우면 비슷한 지질구조가 형성되었을 가능성이 높다. 도 21에는 개발대상지역 전체에서 시추공을 형성한 지점들이 표시되어 있고, 붉은색으로 칠해진 상대적으로 큰 원은 공업분석을 실시한 시추공이다. 공업분석이 수행된 시추정을 기준으로 그룹핑하여 시추공들의 색을 달리하여 표시하였다. 도 10에서도 시추정 그룹별로 색이 달리 표시되어 있는 것을 확인할 수 있다.

영역의 분할은 등고선을 기준으로 할 수도 있다. 도 21의 중간부터 우측 영역에 걸쳐 등고선을 표현하였다. 동일한 등고선상 또는 해당 등고선과 가까운 거리에 있는 시추공들을 그룹핑하여 영역을 분할할 수 있다. 동일한 등고선 상에 위치한 시추공들은 심도에 따른 퇴적환경이 유사할 가능성이 높기 때문이다.

마지막으로 개발 대상지역의 고지질환경 또는 퇴적환경이 미리 조사되어 있는 경우라면, 퇴적환경의 동일성을 기준으로 시추공들을 그룹핑하고 영역을 분할할 수 있다.

도 22는 석탄이 퇴적되는 환경을 분류한 도표이며, 도 23은 옴브로트로픽 마이어(ombrotrophic mire) 환경과, 레오트로픽 마이어(rheotrophic mire, 또는 minerotrophic) 환경을 나타낸 것이다. 또한 도 24는 옴브로트로픽 마이어의 bog 환경을 단면으로 나타낸 것이며, 도 25는 레오트로픽 마이어의 fen 환경을 단면으로 나타낸 것이다.

도 22 내지 도 25에 나타난 석탄 퇴적환경, 그리고 앞에서 설명한 바와 같이 하도의 존재 여부에 대하여 선행조사가 수행된 경우라면, 퇴적환경을 기준으로 개발대상지역의 영역을 분할하는 것이 가장 합리적이라고 할 것이다. 지층의 퇴적 환경에 따라 영역을 분할하면 실제의 퇴적상을 가장 잘 반영할 수 있고, 이에 따라 가스함유량도 보다 신뢰성있게 분석할 수 있을 것이다. 그리고, 앞에서 언급한 3가지의 기준을 각각 적용할 수도 있지만, 이들을 상호 조합하여 적용할 수도 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 종래기술과 비교하여 몇 가지 점에서 보다 진보한 모델링방법을 보여준다.

먼저 개발대상지역 전체를 하나의 대상으로 하지 않고, 퇴적환경의 유사성, 등고선의 유사성 및 거리적 인접성에 따라 영역을 분할함으로써 가스함유량 및 생산 모델링이 실제를 보다 잘 반영할 수 있도록 하였다.

둘 째, 종래에는 공업분석 데이터, 그것도 심도별 가스함유량만을 샘플로 삼아 통계적 기법을 통해 전체 그리드 내 셀들의 가스함유량을 추정하였는 바 정교함은 물론 신뢰성도 떨어졌다. 그러나 본 발명에서는 밀도, 수분량, 회분량, 가스함유량에 대한 공업분석 데이터를 통해 추세함수를 도출하고, 이 추세함수를 물리검층이 수행된 모든 시추정에 대하여 적용함으로써 종래와 달리 통계기법에 사용되는 데이터의 개수가 획기적으로 증가한다. 통계 기법의 신뢰성은 1차적으로 샘플 데이터 개수에 의존하므로 종래에 비하여 훨씬 정교하게 데이터 추정이 가능하다는 이점이 있다. 또한, 추세함수는 지질학적, 자원공학적 이해 및 데이터의 다면 분석에 기초한 것이므로 실제의 추세를 잘 반영할 수 있다는 이점이 있다.

셋 째, 본 발명에서는 회분과 수분이 개별적으로의 파악되어 있는 상태에서, 가스의 탈착량이 셀별 석탄의 함량을 기준으로 하여 새롭게 제안된 랭마이어 함수에 의해 결정되므로 실제 가스의 탈착 거동을 정교하게 모사할 수 있다. 이러한 이점은, 복수의 코어 샘플에 대한 공업분석을 수행하고, 이들 코어 샘플에 대하여 유니버셜하게 적용할 수 있는 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 도출함으로써 가능하였다. 이를 통해 가스의 생산 거동은 물론, 경제적 생산을 위한 생산정의 초기 배치와, 시간의 경과에 따른 생산정의 운용에 대한 정보도 제공할 수 있어 가스 생산의 경제성과 효율성이 증대되었다.

본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (12)

1. (a)탄층메탄(CBM) 개발지역의 저류층을 3차원 격자로 구획하여 복수의 셀을 가지는 3차원 그리드를 형성하는 단계
   (b)상기 개발지역에 대하여 적어도 하나의 시추공을 형성하여 상기 저류층에서 심도별로 코어 샘플을 획득하는 단계;
   (c)상기 3차원 그리드 내 상기 복수의 셀의 회분량, 수분량 및 가스함유량을 모델링하는 단계;
   (d)상기 그리드에 생산정이 형성됨에 따라 상기 그리드 내 각 셀의 시간에 따른 압력변화를 모델링하는 단계; 및
   (e)상기 (b)단계에서 획득한 코어 샘플에 대하여 랭마이어(Langmuir) 실험을 수행하되, 상기 코어 샘플에서 회분과 수분을 제외하고 석탄만 존재할 경우에 대한 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 산출하여, 압력, 회분량 및 수분량을 변수로 하는 최대가스흡착량에 대한 랭마이어 함수를 결정하고, 상기 랭마이어 함수를 상기 그리드 상의 각 셀에 적용하여 상기 각 셀의 시간에 따른 압력 변화에 의하여 탈착되는 가스량을 산출하며,
   

   

   
   (여기서, Vi는 최대가스흡착량이며, V_L-daf는 랭마이어 보정볼륨상수이며, Ash는 셀의 회분량, Moisture는 셀의 수분량, P는 셀의 압력, P_L-daf는 랭마이어 보정압력상수임)
   상기 랭마이어 함수(V_i)는, 상기의 수식에 의하여 정의되는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 랭마이어 실험에서는,
   상기 코어 샘플에 대하여 압력에 따른 최대가스흡착량을 측정하고,
   상기 코어 샘플에서 수분과 회분이 없고 석탄의 함량을 100%인 상태(daf: dry ash free)를 전제했을 때의 상기 최대가스흡착량(V_i)의 보정값인 보정최대가스흡착량(Vi_-daf)을 상기 코어 샘플의 압력별로 산정하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 복수의 코어 샘플에 대하여 각각 압력에 따른 보정최대가스흡착량으로 표현되는 복수의 랭마이어 함수들이 단일한 랭마이어 근사함수로 설정되도록 랭마이어 보정볼륨상수와 보정압력상수를 결정하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
5. 제4항에 있어서,
   

   

   
   여기서, Vi_{- daf}는 랭마이어 실험에서 기산정한 보정최대가스흡착량, V_{L - daf}는 상기 랭마이어 보정볼륨상수, P_{L - daf}는 상기 랭마이어 보정압력상수, P는 랭마이어 실험에서의 압력값이다)
   X축을 압력에 대한 보정최대가스흡착량(Vi_-daf/P)으로, Y축을 보정최대가스흡착량(Vi_-daf)으로 하여, 랭마이어 실험에서 측정 및 산정한 XY 평면상의 복수의 포인트에 대하여 상기 보정최대가스흡착량(Vi_-daf)에 대한 1차 함수식이 가장 근사해지도록 상기 랭마이어 보정볼륨상수(V_{L - daf})와 보정압력상수(P_{L - daf})를 결정하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 개발지역을 평면방향에서 복수의 영역으로 분할하여,
   각 영역별로 상기 시추공들을 그룹핑하여 상기 (a)~(e)단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 개발지역의 분할은 상기 코어 샘플을 취득한 시추공과의 인접한 거리를 기준으로 수행하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
8. 제6항에 있어서,
   상기 개발지역의 분할은 지형도에서 등고선 상의 높이를 기준으로 수행하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
9. 제6항에 있어서,
   상기 개발지역의 지층의 퇴적환경에 대한 조사를 선수행한 후,
   상기 개발지역의 분할은 퇴적환경의 동일성을 기준으로 수행하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 퇴적환경은, 하도(channel)가 존재했던 영역, 옴브로트로픽 마이어(ombrotrophic mire) 및 레오트로픽 마이어(rheotrophic)를 포함하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.
11. 삭제
12. 제1항에 있어서,
    상기 셀별 가스함유량에 대한 최대가스흡착량의 비를 산출하여, 상기 셀에 대한 가스포화도를 산출하는 것을 특징으로 하는 탄층 메탄가스 저류층 가스 생산 모델링방법.

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