정규수치변환과 앙상블칼만필터를 이용한 채널저류층 특성화

Abstract

미래생산량을 예측하고 합리적인 의사결정을 내리기 위해 저류층 특성화는 중요하다. 앙상블칼만필터(ensemble Kalman filter, EnKF)는 다수의 저류층모델을 활용하여 저류층특성인자를 실시간으로 교정하고 미래생산에 대한 불확실성을 평가하는 방법이다. 채널저류층은 사암과 셰일의 두 암상으로 이루어져 저류층물성치가 정규분포를 따르지 않는다. EnKF는 정규분포를 가정하므로 EnKF만을 사용한 채널저류층 특성화에서는 유체투과율을 합리적으로 추정할 수 없다. 본 연구는 채널저류층의 특성화를 위해 필터와 정규수치변환을 사용한 EnKF를 제안한다. 필터를 사용하여 저류층의 특정 방향으로의 채널 연결성을 강화하고, 정규수치변환을 이용해 EnKF의 정규분포 가정을 만족할 수 있다. 또한 EnKF의 교정결과를 정규수치역변환을 통해 이봉분포를 보존한다. 제안방법을 초기 저류층모델이 참조모델과 동일한 방향성을 가진 경우와 다른 방향성을 가진 경우에 대해 적용하였다. 그 결과 오버슈팅과 언더슈팅을 해결하고 채널저류층의 이봉분포를 유지하였으며 채널 연결성과 패턴을 신뢰할 수 있게 파악하였다. 따라서 제안방법은 불확실성을 줄여 성공적으로 오일과 물의 미래생산량을 예측할 수 있다.

Reservoir characterization is important to predict future productions and make reasonable decisions. Ensemble Kalman filter (EnKF) is a history matching method to calibrate reservoir characteristics in real time using multiple reservoir models (ensemble) and to evaluate the uncertainty of future productions. Channel reservoir consists of two facies of sandstone and shale, and the reservoir properties do not follow a normal distribution. Since EnKF assumes a normal distribution, permeability cannot be reasonably characterized in a channel reservoir using EnKF only. This study proposes EnKF using a filter and normal score transform (NST) to characterize channel reservoirs. The filter can be used to enhance channel connectivity in certain directions of the reservoir and NST manages the normal distribution assumption of EnKF. In addition, a bimodal distribution is preserved by inverse normal score transform. The proposed method is applied to cases where the initial reservoir model has the same and different directivity as the reference model. As a result, over-shooting and under-shooting are solved, the bimodal distribution of channel reservoirs is maintained, and channel connectivity and pattern are reliably grasped. Therefore, the proposed method can successfully characterize channel reservoirs and predict future productions of oil and water, which can be useful for decision making in channel reservoir development.