탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.
탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.
Seismic inversion is a high-resolution tool to delineate the subsurface structures which may contain oil or gas. On the other hand, marine controlled-source electromagnetic (mCSEM) inversion can be a direct tool to indicate hydrocarbon. Thus, the joint inversion using both EM and seismic data togeth...
Seismic inversion is a high-resolution tool to delineate the subsurface structures which may contain oil or gas. On the other hand, marine controlled-source electromagnetic (mCSEM) inversion can be a direct tool to indicate hydrocarbon. Thus, the joint inversion using both EM and seismic data together not only reduces the uncertainties but also takes advantage of both data simultaneously. In this paper, we have developed a simultaneous joint inversion approach for the direct estimation of reservoir petrophysical parameters, by linking electromagnetic and seismic data through rock physics model. A cross-gradient constraint is used to enhance the resolution of the inversion image and the maximum likelihood principle is applied to the relative weighting factor which controls the balance between two disparate data. By applying the developed algorithm to the synthetic model simulating the simplified gas field, we could confirm that the high-resolution images of petrophysical parameters can be obtained. However, from the other test using the synthetic model simulating an anticline reservoir, we noticed that the joint inversion produced different images depending on the model constraint used. Therefore, we modified the algorithm which has different model weighting matrix depending on the type of model parameters. Smoothness constraint and Marquardt-Levenberg constraint were applied to the water-saturation and porosity, respectively. When the improved algorithm is applied to the anticline model again, reliable porosity and water-saturation of reservoir were obtained. The inversion results indicate that the developed joint inversion algorithm can be contributed to the calculation of the accurate oil and gas reserves directly.
Seismic inversion is a high-resolution tool to delineate the subsurface structures which may contain oil or gas. On the other hand, marine controlled-source electromagnetic (mCSEM) inversion can be a direct tool to indicate hydrocarbon. Thus, the joint inversion using both EM and seismic data together not only reduces the uncertainties but also takes advantage of both data simultaneously. In this paper, we have developed a simultaneous joint inversion approach for the direct estimation of reservoir petrophysical parameters, by linking electromagnetic and seismic data through rock physics model. A cross-gradient constraint is used to enhance the resolution of the inversion image and the maximum likelihood principle is applied to the relative weighting factor which controls the balance between two disparate data. By applying the developed algorithm to the synthetic model simulating the simplified gas field, we could confirm that the high-resolution images of petrophysical parameters can be obtained. However, from the other test using the synthetic model simulating an anticline reservoir, we noticed that the joint inversion produced different images depending on the model constraint used. Therefore, we modified the algorithm which has different model weighting matrix depending on the type of model parameters. Smoothness constraint and Marquardt-Levenberg constraint were applied to the water-saturation and porosity, respectively. When the improved algorithm is applied to the anticline model again, reliable porosity and water-saturation of reservoir were obtained. The inversion results indicate that the developed joint inversion algorithm can be contributed to the calculation of the accurate oil and gas reserves directly.
해상 유가스전 탐사의 경우 탄성파탐사자료를 이용한 완전 파형역산(full-waveform inversion; FWI)은 복잡한 지하의 속도 구조를 고해상도로 재 구축 할 수 있는 반면에(Virieux and Operto, 2009; Kwon et al., 2015), 전자탐사자료를 이용한 인공송신원 해양전자탐사(marine controlled-source electromagnetic; mCSEM) 역산은 고비저항의 특성이 나타나는 탄화수소를 직접적으로 탐지할 수 있는 유용한 정보를 제공한다(Constable, 2010; Noh et al., 2012; Kang et al.
공극률과 수포화율은 무엇을 제공해주는 저류층 물성들인가?
공극률과 수포화율은 매장량 평가에 신뢰할 수 있는 정보를 제공해주는 저류층 물성들이며, 탄성파탐사나 전자탐사와 같은 물리탐사방법들을 이용하여 획득되는 탄성파 속도나 전기 전도도와 같은 물성들은 다양한 암석물리모델 구성법을 통하여 저류층 물성들의 추출에 활용이 가능하다. 이런 암석물리모델은 이론적 또는 경험적인 모델을 바탕으로 이루어지며 물리적인 물성의 변화를 토대로 저류층의 특성을 정량적으로 모델링 할 수 있다.
이종의 물리탐사자료를 이용한 복합역산을 수행하는 방법 중 구조적인 제약조건을 이용하는 방법은 어떤 방법인가?
구조적인 제약조건을 이용하는 방법은 일반적으로 해상도가 높은 탄성파탐사 역산결과에서 획득한 지하의 구조적인 정보를 전자탐사 역산 시 제약조건으로 사용하여 상대적으로 저해상도인 전자탐사 역산결과의 해상도를 향상시키는 방법이다(Hu et al., 2009a; Jeong et al.
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