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앙상블칼만필터를 이용한 대수층 동반 채널가스저류층 특성화 및 불확실성 평가 : Characterization and Uncertainty Assessment of Channel Gas Reservoirs with an Aquifer Using EnKF

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dc.contributor.advisor최종근-
dc.contributor.author김성일-
dc.date.accessioned2017-07-13T06:01:27Z-
dc.date.available2017-07-13T06:01:27Z-
dc.date.issued2017-02-
dc.identifier.other000000140641-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/118207-
dc.description학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 에너지시스템공학부, 2017. 2. 최종근.-
dc.description.abstract저류층 특성화는 주어진 정보들을 통합하여 신뢰할 수 있는 저류층모델들을 만드는 과정이다. 특성화의 최적화 기법 중 하나인 앙상블칼만필터(ensemble Kalman filter, EnKF)는 많은 장점을 가졌으나 이산적인 격자시스템에서 채널 패턴과 연결성 같은 특성을 유지하기 어렵다. 특히 대수층 동반 채널저류층에서는 큰 불확실성 때문에 EnKF 적용 시 안정된 히스토리매칭 결과를 얻기 힘들다.
본 연구에서는 대수층 동반 채널가스저류층에 알맞은 특성화를 위해 초기 앙상블디자인 기법, 이산코사인변환법, 암상비율보존법을 EnKF와 통합하여 제시한다. 초기 앙상블디자인 기법은 참조모델의 물 생산거동을 잘 예측하는 초기모델들을 선별하고 그 평균필드의 상·하위 5% 유체투과율 중에서 격자를 추출하여 추가 정적자료로 사용한다. 이 기법은 저류층의 제한된 지질정보로부터 신뢰할 수 있는 초기 앙상블을 제공하므로 결과적으로 안정된 특성화 결과를 얻게 한다. 이산코사인변환법은 핵심경향을 추출하여 전반적인 채널패턴을 파악하게 하고 암상비율보존법을 통해 채널연결성을 확보한다.
제안방법을 대수층의 유무, 저류층 규모의 차이, 2차원과 3차원 네 개의 케이스에 적용하였다. 제안방법은 불확실성이 높거나 교정해야 할 인자가 많은 경우에도 채널 연결성과 패턴을 보존하며 적절한 대수층인자 평가를 통해 성공적인 히스토리매칭 결과를 제시한다. 따라서 제안방법은 저류층 운영 중에 필요한 합리적 의사결정에 도움을 줄 수 있다.
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dc.description.tableofcontents1. 서론 1

2. 채널저류층의 특성화 15
2.1 앙상블칼만필터 15
2.2 초기 앙상블디자인 기법 21
2.3 이산코사인변환법 25
2.4 암상비율보존법 32
2.5 제안방법 35

3. 제안방법의 적용 결과 37
3.1 대수층이 없는 2차원 채널가스저류층 46
3.2 대수층 동반의 2차원 채널가스저류층 57
3.3 대수층 동반의 3차원 채널가스저류층 90

4. 결론 112

참고문헌 117
부록 A. Eclipse 데이터파일 125
부록 B. 케이스 1에서 4의 특성화 결과 131
부록 C. 케이스 3의 IEDS 민감도분석 145
ABSTRACT 152
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dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent10659494 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject앙상블칼만필터-
dc.subject초기 앙상블디자인 기법-
dc.subject이산코사인변환법-
dc.subject암상비율보존법-
dc.subject채널가스저류층-
dc.subject.ddc622-
dc.title앙상블칼만필터를 이용한 대수층 동반 채널가스저류층 특성화 및 불확실성 평가-
dc.title.alternativeCharacterization and Uncertainty Assessment of Channel Gas Reservoirs with an Aquifer Using EnKF-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeDoctor-
dc.citation.pages152-
dc.contributor.affiliation공과대학 에너지시스템공학부-
dc.date.awarded2017-02-
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