거리기반 앙상블스무더를 이용한 채널저류층 불확실성평가 (Uncertainty Quantification of Channelized Reservoirs using Ensemble Smoother with a Distance-Based Method)

서지정보

· 발행기관 : 한국자원공학회
· 수록지 정보 : 한국자원공학회지 / 52권 / 2호 / 139 ~ 147페이지
· 저자명 : 이경북, 정승필, 최종근

초록

본 연구에서는 앙상블스무더의 불확실성평가 신뢰도를 향상하기 위해 초기앙상블을 잘 대표하는 다수의 칼만게인을 이용하는 기법을 제안하였다. 제안된 거리기반 앙상블스무더를 채널저류층에 적용한 결과, 기존의 오버슈팅과 필터발산 문제를 해결하였고 채널연결성과 이봉분포의 특징을 잘 보존하였다. 제안된 기법은앙상블스무더의 수식과 교정방식을 수정없이 사용하므로 계산속도가 빠르다. 따라서 200개의 앙상블로 45번의교정을 수행한 경우, 앙상블칼만필터의 소요시간보다 97% 이상 감소시켰다. 거리기반 앙상블스무더의 경우 유정별 생산량뿐만 아니라 누적 오일 및 물 생산량을 성공적으로 예측하였고 편향없는 불확실성을 제공하였다.
또한 군집별 대표앙상블만으로 전체앙상블과 비슷한 수준의 불확실성평가가 가능하므로 군집수에 반비례하여소요시간이 줄어든다. 따라서 제안된 기법은 빠르고 신뢰할 수 있는 불확실성평가가 가능하므로 채널저류층개발 시 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다.

영어초록

This paper suggests a new method of ensemble smoother(ES) for reliable uncertainty quantification.
The method uses several Kalman gains rather than one representative Kalman gain. When the proposed method is applied to channelized reservoirs, the results manage typical overshooting and filter divergence problems. Also, they conserve channel connectivity and bimodal distribution of the model parameter. The proposed method can keep history matching time short since there are no modifications in the standard ES. Therefore, the time of the proposed method reduces more than 97% of that of ensemble Kalman filter(EnKF) with 45 assimilation steps and 200 total ensembles. The ES with a distance-based method provides reliable productions with reasonable uncertainty ranges. Also, prediction time of future performances can be reduced since the representative ensembles from each group estimate similar uncertainty ranges over all ensembles. Therefore, the proposed method can be applied for decision making because it gives fast and reliable uncertainty quantification for channelized reservoirs.

참고자료

· 없음