2. 채널저류층의 특성화
2.2 초기 앙상블디자인 기법
EnKF의 원리와 가정으로 인해 생기는 고유의 특징 때문에 초기
저류층 모델은 특성화 결과에 매우 큰 영향을 미친다. 따라서 신뢰성 있는 초기 앙상블은 성공적인 특성화를 위해 필수적이다.
대수층 동반의 채널가스저류층에 알맞은 초기 앙상블디자인 기법을 제안하기 위해서는 정적자료뿐만 아니라 동적자료를 적절히 이용해야 한다.
초기 앙상블은 SNESim을 이용하여 생성하였다. Fig. 2.2는 대수층 동반의 채널가스저류층 생성방법을 보인다. TI와 주어진 정적자료를 SNESim에서 이용하면 채널저류층을 생성할 수 있다.
TI는 탄성파탐사의 결과, 지질학적 개념, 위성 및 항공 사진 등의 정보를 통합하여 만든 참고할 수 있는 지질이미지이다.
대수층을 모사하기 위해 채널저류층 네 경계 격자의 물포화도를 1로 설정한다. 해당 격자들의 공극부피를 저류층 시뮬레이터인 Eclipse 100의 키워드 MULTPV를 이용하여 원하는 배수로 증가시킨다. 이로써 저류층 주변 대수층을 모사할 수 있다.
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Figure 2.2 Generation of channel reservoirs with an aquifer by SNESim.
Fig. 2.3은 IEDS의 전반적인 과정을 하나의 예시모델들과 함께
보인다. 첫째로 다양성 확보를 위해 초기모델로 400개 채널저류층을 생성하고 시뮬레이션하여 미래거동을 예측한다. 참조필드의 물생산량과 비교하여 가장 비슷한 거동을 보이는 상위 50개 앙상블을 선별하고 이를 평균하여 하나의 필드를 얻는다.
평균필드의 유체투과율 값들을 정렬하고 상·하위 5%에서 무작위로 각 200개의 격자점을 뽑아 추가 정적자료로 사용한다. 마지막으로 원래 알고 있는 정적자료와 추가 자료를 이용하여 SNESim으로
100개의 새로운 앙상블을 생성한다.
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초기모델의 의미 없는 불확실성을 감소시키는 것은 중요하지만 그에 못지 않게 모델의 다양성 유지도 중요하다. 참과는 거리가 먼 모델들은 불필요한 불확실성을 주지만 참조필드의 거동을 반영하는 다양성의 유지는 바람직하다(Vallès and Næ vdal, 2009). 그래야만 초기 앙상블 중 참조필드를 찾아나갈 수 있는 후보해들을 포함할 가능성이 커지기 때문이다. 제시하는 IEDS는 참조필드의 사암과 셰일의 분포를 적절하게 반영함과 동시에 후보해들이 편향되는 것을 방지한다.
Figure 2.3 Procedures of the proposed initial ensemble design scheme.
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Fig. 2.4는 각 단계의 앙상블 평균을 예로서 나타낸 것이다. (a)는
참조필드, (b)는 초기 앙상블 400개의 평균, (c)는 선별된 50개 앙상블의 평균, (d)는 재생성된 100개 앙상블의 평균이다. (b)는 채널의 폭이 크고 경향성이 뚜렷하지 않으며 아직은 큰 불확실성을 갖는다. (c)는 참조필드와 비슷한 물생산량 거동을 보이는 모델들의 평균이다. 참조필드의 채널지역 근처에서 높은 유체투과율을 보인다.
재생성된 앙상블 (d)는 (c)의 경향을 반영하여 채널이 존재하는 부근에서 높은 유체투과율을 보이며 불확실성이 감소하고 전체 경향이 (b)에 비해 더욱 선명하다.
Figure 2.4 Average of ensemble members for each step of IEDS.
(a) Reference field (b) Initial ensemble 400
(c) Selected ensemble 50 (d) Regenerated ensemble 100
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