오일샌드 저류층 더킹 카지노

오일샌드층이라 불리는 저장층은 더킹 카지노층과 진흙층이 서로 다른 두께와 비율로 복잡하게 섞여 있는데, 이 더킹 카지노층에는 역청이라고 불리는 초중질 오일이 함유되어 있다.

JAPEX는 1978년부터 일했던 캐나다에서 오일 샌드 레이어를 개발할 때 SAGD(Steam-Assisted Gravity Drainage)법이라고 불리는 역청 생산 방법을 수립하는 데 기여했습니다. 이 SAGD법을 이용한 역청의 생산 효율을 향상시키기 위해, 다점법에 의한 지구 통계학을 이용한 지질 더킹 카지노 기술을 활용했습니다.

지구 통계학과 석유 개발

지구 통계학은 자연계의 다양한 현상의 공간적, 시간적 관련성을 더킹 카지노하고 추정하는 통계학입니다. 지하에 있는 천연 자원의 매장량 예측으로부터 발전한 응용 수학 분야의 하나입니다.

석유 개발에 활용

석유 개발의 저류층 평가와 분포 추정에는 지구 통계학의 활용이 필수적이다. 그 중에서도, 지층의 형성 과정을 반영할 수 있는 지구 통계학 수법 중, 가장 우수한 것의 하나가 다점법입니다.

JAPEX는 연구 단계에서 다점법의 가능성에 초점을 맞추고 석유 개발의 실용화를 위해 노력해 왔습니다. 지층의 형성 과정인 「퇴적 시스템」을 모델에 반영할 수 있는 다점법을 이용해, 더킹 카지노층이나 진흙층의 분포를 나타내는 지질 모델을 구축하고 있습니다. 다점법에서는, 증착 시스템을 반영한 「훈련상」을 우선 작성해, 훈련상으로부터 패턴을 꺼내는 것으로, 증착 시스템을 캡쳐한 지질 모델을 구축합니다.

캐나다 앨버타의 오일샌드 개발은 복잡한 지층인 오일샌드층을 대상으로 구축된 지질 모델을 바탕으로 더킹 카지노층이나 진흙층의 분포의 불균질성을 평가하여 생산 효율을 향상시키고 있습니다. 또 다른 프로젝트에서는 화산암 저류층 등 복잡한 저류층의 지질 모델의 구축과 평가에 다점법을 활용하고 있습니다.

오일 샌드 레이어 더킹 카지노 프로세스

더킹 카지노층과 진흙층이 복잡하게 혼합되는 오일샌드층에서는 진흙층이SAGD법의 증기 압입 장벽이 되어 생산 효율 저하의 요인이 됩니다.

JAPEX가 개발한 캐나다 앨버타의 오일 샌드층은 사행 하천 시스템 하에서 증착된 것으로 생각된다. 이 가정을 바탕으로 오일 샌드 층 구성2종류의 퇴적물인 '포인트 바'와 '포기 채널'로 구분하여 각각의 더킹 카지노층이나 진흙층의 분포(암상 분포)를4단계 워크플로우에서 추정합니다.

• '포인트바' 퇴적물:하천의흐름을 타고 강바닥을 굴러 가면서 움직이는 더킹 카지노 곡물이나 떠 다니는 흙이 사행하는 유로 내부에 쌓인 퇴적물
• '포기 채널'의 퇴적물: 하천의 사행의 반복으로 초승달 호수로 본류에서 분리되어 남아 있는 하천(포기 채널) 지형을 채운 퇴적물

4단계 워크플로

• 1) 3D 지진 탐사 및 갱정 데이터에 기초하여 포인트 바 퇴적물 및 포기 채널 퇴적물의 분포를 해석
• 2) 프레임워크 모델a)에 따라 구축
• 3) 포인트 바에서 증착 시스템 (증착 및 박리 과정)을 반영한 훈련 이미지 생성
• 4) 포인트바 퇴적물의 더킹 카지노층이나 진흙층의 분포 모델은 다점법, 포기 채널 퇴적물의 더킹 카지노층이나 진흙층의 분포 모델은 2점법을 사용하여 구축

지질 모델 구축 워크플로우
(출처: 츠지 외, 2013 (c)일본지질학회=*1)

1) 3D 지진 탐사 및 갱정 데이터 해석

a)는3D지진 탐사 데이터,b)의 색된 선은 점 막대 퇴적물 내의 퇴적·삭면 및 포기 채널의 벽면을 해석한 것입니다. 이 때, 갱정 데이터는 해석의 보조로서 사용합니다.

c)는b)의 해석선을 폐기하고 프레임워크 모델의 기초가 되는 해석선을 작성합니다.

3D 지진 탐사 데이터 해석 절차
(출처: 츠지 외, 2013 (c)일본지질학회=*1)

2) 프레임워크 모델 구축

1)c)에서 작성한 해석선을 기반으로 프레임워크 모델을 작성합니다.

포인트 바 퇴적물 및 포기 채널 퇴적물의 분포를 나타내는 프레임워크 모델
(출처: 츠지 외, 2013 (c)일본지질학회=*1)

3) 훈련 이미지 만들기

포인트 바에서의 퇴적·삭단 과정을 반영한 훈련상을 작성합니다.

• A: 예상되는 다양한 더킹 카지노 및 진흙 층의 분포를 보여주는 많은 포인트 바 서브유닛 생성
• B: 포인트 바에서의 퇴적·삭단 과정을 고려하여 서브 유닛을 중첩
• C: 서브유닛을 중첩하여 구축한 훈련상의 일례

포인트 바 퇴적물의 암상 분포를 위한 훈련 이미지 생성 개념
(출처: 츠지 외, 2013 (c)일본지질학회=*1)

4) 땅질모델 구축

다점법과 2점법을 이용하여 구축한 지질 모델(더킹 카지노층이나 진흙층 분포)의 일례입니다. 구축한 모델은 부분적으로 잘라서SAGD법에 따른 생산 실적 예측에 활용합니다.

• 모델 구축시에는, 갱정에서 인정되는 더킹 카지노층이나 진흙층 분포 데이터를 하드 데이터, 더킹 카지노층이나 진흙층의 출현 확률을 소프트 데이터로서 이용
• 더킹 카지노층과 진흙층의 확률은3D지진 탐사 데이터와 갱정 데이터의 대응 관계로부터 산출

구축된 암상 분포 모델의 예
(출처: 츠지 외, 2013 (c)일본지질학회=*1)