서포트벡터머신과 채널정보교정법을 이용한 앙상블스무더의 특성화 성능 개선

Abstract

앙상블스무더(ensemble smoother, ES)는 저류층 특성화에 자주 사용되는 기법 중 하나로 전역교정을 수행하여 효율적인 최적화가 가능하 다. ES를 이용한 성공적인 특성화를 위해서는 몇 가지 가정을 전제로 한다. 모델들의 평균이 참값에 근사해야 하며 저류층의 인자가 정규분포를 따라야 한다. 채널저류층은 높은 비균질성과 암상간의큰 물리적 특성 차이로 인해 이와 같은 가정을 만족시키기 어렵다.<br/> 본 연구에서는 성공적인 채널저류층 특성화를 위해 초기 지질모델 선택기법(initial geological model selection scheme, IGMSS), 이산코사 인변환법(discrete cosine transform, DCT), 채널정보교정법을 ES와 통합 하여 제시한다. IGMSS에서는 차원축소를 통해 주어진 모델들을 이차원 평면에 도시하고 이를 서포트벡터머신(support vector machine)을 통해 분류한다. DCT는 모델의 핵심경향을 추출하여 전반적인 채널패 턴을 파악하며 잡음을 제거한다. 또한 채널정보교정법을 통해 암상 비율과 암상의 평균 로그유체투과율을 교정하며 저류층 인자의 이봉분포를 유지한다.<br/> 제안방법을 간단한 2차원, 복잡한 2차원, 3차원, 총 3개의 필드에 적용하였다. 제안방법은 불확실성이 높거나 교정해야 할 인자가 많은 경우에도 채널연결성 및 패턴을 성공적으로 파악하고 또한 신뢰 할만한 미래거동예측결과를 제공했다. 따라서 제안방법은 저류층 운영 중에 필요한 합리적 의사결정에 도움을 줄 수 있다.