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Kafe 바로가기주관연구기관 | 한국지질자원연구원 Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources |
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연구책임자 | 이현석 |
참여연구자 | 강년건 , 강동효 , 김광현 , 김성일 , 김세준 , 김유리 , 김학주 , 선우돈 , 손병국 , 안태웅 , 염병우 , 이경북 , 이보연 , 이원석 , 이재형 , 이주용 , 이태훈 , 최지영 , 홍성경 , 황인걸 , 박선영 , 김기범 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-12 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국지질자원연구원 Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources |
등록번호 | TRKO202000005454 |
과제고유번호 | 1711096637 |
사업명 | 한국지질자원연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 석유시스템.암상 재모델링.융합기술.잔류 오일 복합층.정적-동적자료.인공신경망.Petroleum system.Facies modeling.Convergence technology.Residual oil zone.Static-dynamic data.Neural Network. |
최종(연차) 목표
· 석유시스템, 정적-동적자료 통합 모델링 기법과 인공신경망 기반 유가스전 생산계획 설계기술 개발
개발내용 및 결과
· 석유시스템모델링은 분지규모 자원형성, 이동, 저장 프로세스를 종합적으로 파악할 수 있는 유일한 기술로, 정적모델-석유시스템 연계기술을 개발하여 퇴적환경을 반영한 석유시스템모델을 구축하여 정밀도 향상
· 저류층 모델링은 다양한 자료를 해석·통합하는 과정으로 요소 기술의 역할이 중요하며, 정적-동적자료 통합 모델 구축을 위한 모듈을 개발하여 효율성을 제고
· 인공신경
최종(연차) 목표
· 석유시스템, 정적-동적자료 통합 모델링 기법과 인공신경망 기반 유가스전 생산계획 설계기술 개발
개발내용 및 결과
· 석유시스템모델링은 분지규모 자원형성, 이동, 저장 프로세스를 종합적으로 파악할 수 있는 유일한 기술로, 정적모델-석유시스템 연계기술을 개발하여 퇴적환경을 반영한 석유시스템모델을 구축하여 정밀도 향상
· 저류층 모델링은 다양한 자료를 해석·통합하는 과정으로 요소 기술의 역할이 중요하며, 정적-동적자료 통합 모델 구축을 위한 모듈을 개발하여 효율성을 제고
· 인공신경망 기반 저류층 생산설계 기술은 자료가 충분하지 않아 불확실성이 높은 저류층을 대상으로 정적모델링/동적시뮬레이션/생산설계 과정을 유기적으로 통합. 저유가시대에 적합한 생산계획 설계기술로 향후 디지털 오일필드 기술의 핵심기술 선점 가능
· 저류 암석의 공극크기 분포와 유체 포화도 분포의 정량화가 가능한 디지털 분석 기술을 확보하여 암석 특수 물성의 정확한 측정과 저류층 석유증진회수 거동의 정밀 분석/예측 적용 가능
기대효과
· 유가스전 평가기술 개발을 통해 국내 민간업체 및 정부 기술지원 지속 수행 가능
· 탄성파탐사 및 석유지질 자료 해석 등 국내 석유회사 보유 광구에 대한 기술 지원 가능
· 포항 대잠동 가스저류층 확인, UAE 탄산염 유전 개발 등 주요 사회현안에 대한 기술 지원
적용분야
· 국내 석유회사가 운영 또는 지분투자 중인 유가스전에 저류층특성화 및 정밀 정적모델 업데이트기술 제공이 가능
· 중동/동남아지역 석유회사와 공동연구를 통해 개발된 지능형 통합솔루션의 트랙레코드를 쌓고 부가가치를 창출 가능
· 저평가유가스전 자산의 이동이 증가하는 추세에 따라 신속·정확한 자산평가기술을 국내기업에 제공하여 투자 불확실성 제거 가능
· 정적/동적 모델링 통합을 통한 인력/시간 절약형 유전 평가기술을 확보하고 비용 저감에 기여할 수 있으며, 국내 기업에 석유시스템 분석기술 및 맞춤형 탐사/개발 솔루션을 제공하여 국내 석유자원 개발산업을 지원 가능
(출처 : 요약서 5p)
High oil prices, which began in 2006 and continued through 2015, caused dramatic changes in the oil exploration and development industry. Commercial production began in full scale from unconventional reservoirs such as oil sands and shale gas, ranking the United States as the No. 1 oil producing cou
High oil prices, which began in 2006 and continued through 2015, caused dramatic changes in the oil exploration and development industry. Commercial production began in full scale from unconventional reservoirs such as oil sands and shale gas, ranking the United States as the No. 1 oil producing country. Unconventional production methods have also generated a number of exploration and production data. The following fourth industrial revolution and low oil prices resulted in several changes in this industry, along with attempts to increase the efficiency of oil exploration and production, represented by exploration big-data and digital oil fields. In brief, the high oil price of about 10 years has expanded the unconventional reservoir to major production targets, and the subsequent low oil price market has created a large amount of research demands to reduce operating costs for oil fields. Since 2008, the domestic oil companies such as Korea National Oil Corporation and Korea Gas Corporation has acquired a number of overseas oil and gas fields, including various unconventional assets in North America. To support this indusltrial situation, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources has continuously developed ‘Smart evaluation solution for oil and gas field based on integration of static and dynamic data’, following shale and carbonate reservoirs evaluation methods.
The purpose of this research project, which has been carried out for the three years, is to develop intelligent reservoir assessment methods and development design techniques using machine learning, which has undergone extensive research in recent years. First, petroleum system evaluation method via static modeling techniques were developed. The field data were used to build an petroleum system model in the Western Canadian Basin, and the sedimentary environment changes were adopted in the petroleum system modeling.
As a result, the precision of petroleum system evaluation could be improved. Second, in order to improve the static modeling and dynamic simulation processes which has been separately conducted and to decrease the evaluation time, various evaluation modules were developed by integration of static and dynamic data. Lastly, we developed a production-well positioning technology using machine learning which saved both manpower and costs for production design. The developed technologies and modules have completed site applicability reviews for reservoirs in Canada, Iran and Pohang.
The results of this research and development process have already been provided to the domestic industry through 17 peer-review papers and 14 technical services. It is expected that the results of this study will be used in a series of processes such as developing petroleum system / reservoir model / dynamic simulation / production design for oil and gas fields in which domestic companies are participating. In addition, it is expected to create opportunities to enter the new oil field operation market through collaboration with IT / CT companies related to digital oil field.
(출처 : SUMMARY 8p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
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