탄성파 탐사자료와 전자탐사자료를 이용한 저류층 물성 동시복합역산 = Petrophysical Joint Inversion of Seismic and Electromagnetic Data

국문 초록 (Abstract)

탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Seismic inversion is a high-resolution tool to delineate the subsurface structures which may contain oil or gas. On the other hand, marine controlled-source electromagnetic (mCSEM) inversion can be a direct tool to indicate hydrocarbon. Thus, the joint inversion using both EM and seismic data together not only reduces the uncertainties but also takes advantage of both data simultaneously. In this paper, we have developed a simultaneous joint inversion approach for the direct estimation of reservoir petrophysical parameters, by linking electromagnetic and seismic data through rock physics model. A cross-gradient constraint is used to enhance the resolution of the inversion image and the maximum likelihood principle is applied to the relative weighting factor which controls the balance between two disparate data. By applying the developed algorithm to the synthetic model simulating the simplified gas field, we could confirm that the high-resolution images of petrophysical parameters can be obtained. However, from the other test using the synthetic model simulating an anticline reservoir, we noticed that the joint inversion produced different images depending on the model constraint used. Therefore, we modified the algorithm which has different model weighting matrix depending on the type of model parameters. Smoothness constraint and Marquardt-Levenberg constraint were applied to the water-saturation and porosity, respectively. When the improved algorithm is applied to the anticline model again, reliable porosity and water-saturation of reservoir were obtained. The inversion results indicate that the developed joint inversion algorithm can be contributed to the calculation of the accurate oil and gas reserves directly.

참고문헌 (Reference)

1 정수철, "탄성파탐사와 전자탐사 자료의 복합역산 결과를 이용한 효과적인 공극률 및 유체포화율의 추정" 한국지구물리.물리탐사학회 18 (18): 54-63, 2015

2 정수철, "완전파형역산결과를 구조적 제약 조건으로 이용한 고해상도 전자탐사 복합역산 알고리듬 개발" 한국지구물리.물리탐사학회 17 (17): 187-201, 2014

3 노규보, "가스 하이드레이트 부존양상 도출을 위한 해양 전자탐사 자료의 겉보기 비저항 계산" 한국지구물리.물리탐사학회 15 (15): 75-84, 2012

4 Waxman, M. H., "electrical conductivities in oil bearing shaly sands" 8 : 107-122, 1968

5 Gassmann, F., "Uber die Elastizitat poroser Medien" 96 : 1-23, 1951

6 Archie, G. E., "The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics" 146 : 54-62, 1942

7 Constable, S., "Ten years of marine CSEM for hydrocarbon exploration" 75 : 75A67-75A81, 2010

8 Huber, P. J., "Robust statistics" John Wiley & Sons 1981

9 Scales, J. A., "Robust methods in inverse theory" 4 : 1071-1091, 1988

10 Ji, J., "Robust inversion using biweight norm and its application to seismic inversion" 43 : 70-76, 2012

11 Scales, John A., "Regularisation of nonlinear inverse problems: imaging the near-surface weathering layer" 6 : 115-, 1990

12 Brown, R., "On the dependence of the elastic properties of a porous rock on the compressibility of the pore fluid" 40 : 608-616, 1975

13 Kim, H. J., "Lower and upper bounding constraint of model parameters in inversion of geophysical data" 692-696, 2008

14 Gao, G., "Joint petrophysical inversion of electromagnetic and full-waveform seismic data" 77 : WA3-WA18, 2012

15 Gao, G, Abubakar, A., "Joint inversion of crosswell electromagnetic and seismic data for reservoir petrophysical parameters" SPE 135307 : 2010

16 Hu, W., "Joint electromagnetic and seismic inversion using structure constraints" 74 : R99-R109, 2009

17 Wharton R. P., "Electromagnetic propagation logging: Advances in technique and interpretation" 1980

18 Wyllie, M. R. J., "Elastic Wave Velocities in Heterogeneous and Porous Media" 21 : 41-70, 1956

19 Kwon, T., "Efficient full-waveform inversion with normalized plane-wave data" 201 : 53-60, 2015

20 Drahos, D., "Determining the objective function for geophysical joint inversion" 45 : 105-121, 2008

21 Nur, A., "Critical porosity and the seismic velocities in rocks" 73 : 43-66, 1992

22 Van den Berg, P. M., "Contrast source inversion method: State of art" 34 : 189-218, 2001

23 Gallardo, L. A., "Characterization of heterogeneous near-surface materials by joint 2D inversion of dc resistivity and seismic data" 30 : 2003

24 Virieux, J., "An overview of full-waveform inversion in exploration geophysics" 74 : WCC1-WCC26, 2009

25 Raymer, L. L., "An improved sonic transit time-to-porosity transform" 1-12, 1980

26 Hashin, Z., "A variational approach to the theory of the elastic behavior of multiphase materials" 11 : 127-140, 1963

27 Sen, P. N., "A self-similar model for sedimentary rocks with application to the dielectric constant of fused glass beads" 46 : 781-795, 1981

28 Kang, S., "A feasibility study of CO2 sequestration monitoring using the mCSEM method at a deep brine aquifer in a shallow sea" 77 : E117-E126, 2012

29 Abubakar, A., "2.5D forward and inversion modeling for interpreting low-frequency electromagnetic measurements" 73 : F165-F177, 2008