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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한동권 (동아대학교) 권순일 (동아대학교)
저널정보
한국가스학회 한국가스학회지 한국가스학회지 제20권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
13 - 22 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2018

천이유동 셰일가스정에서 머신러닝을 활용한 생산성 예측 연구
한동권 ,  정지헌 ,  김상호 외 2명 한국가스학회 학술대회논문집 2018.11 학술대회자료
천이유동 셰일가스정에서 머신러닝을 활용한 생산성 예측 연구
한동권 에너지·자원공학과 2018.01 학위논문

2016

셰일가스정 천이유동 생산자료분석의 기술적 고려사항
한동권 ,  권순일 한국가스학회지 2016.02 학술저널

2014

셰일가스정 천이유동 생산자료를 이용한 생산성 예측연구
한동권 ,  권순일 ,  정지헌 외 2명 한국가스학회 학술대회논문집 2014.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 다단계 수압파쇄와 수평시추가 적용된 셰일가스정에서 생산자료의 유동형태에 따라 적절한 분석 방법과 궁극가채량을 산출하는 기법을 결정하는 방법을 정리한 흐름도를 제안하였다. 또한 1차 천이유동만이 나타나는 현장자료에 대해 생산천이유동 분석을 수행할 때 고려해야 하는 사항들을 제안하였다. log-log 그래프와 시간 제곱근 그래프 분석을 통해 생산자료의 유동 특성을 분류할 수 있고, 이 결과, 1차 천이유동만이 나타나는 생산자료는 이 유동이 종료되는 시점을 정확히 예측하여 이 시점을 기준으로 생산성을 각각 예측하여야 한다. 이 시점은 미세탄성파 탐사자료 해석을 통해 균열자극부피의 면적을 계산함으로써 산출할 수 있다. 공저압력자료나 미세탄성파 탐사자료가 없다면 셰일가스정에 적절한 경험적 방법을 활용하여 생산성을 예측할 수 있다. 생산기간이 짧은 자료는 상대적으로 생산기간이 긴 인접 생산정의 자료를 활용하여 생산기간의 적절성을 평가한 후 필요하다면 생산초기 자료를 제외하고 분석하는 것이 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한 미세탄성파 탐사자료 해석에 의해 산출된 SRV는 분석방법이나 분석자의 주관에 의해 과대, 과소 평가될 수 있기 때문에 파쇄 단계, 파쇄유체 주입량, 생산성 분석을 통한 적절성 평가를 수행하여 필요한 경우, 저류층 시뮬레이션, 균열모델링, 생산천이분석을 통해 재산정하는 것이 필요하다.
#shale gas well #production data analysis #1st transient flow #stimulated reservoir volume #micro-seismic data

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. RTA 결과에 기반한 생산성 예측
III. 경험적 방법 적용에 의한 생산성 예측
IV. 생산성 예측기법 선정 차트
V. 현장 생산자료 분석 시 고려사항
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Kupchnenko, C. L., Gault, B. W., and Mattar, L., “Tight Gas Production Performance Using Decline Curves”, presented at the CIPC/SPE Gas Technology Symposium Joint Conference, 16-19 June, Calgary, Alberta, (2009) google schola Arps, J. J., “Analysis of Decline Curves”, A.I. M.E, 228-247, (1945) google schola Shin, C. H., Lee, S. M., Kwon, S. I., Park, D. J., and Lee, Y. S., “A Classification and a Survey on the Core Technology for Shale Gas Development”, The Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineering, 49(3), 395-410, (2012) google schola Clarkson, C. R., “Production Data Analysis of Unconventional Gas Wells: Workflow”, International journal of Coal Geology, 109(110), 147-157, (2013) google schola Lee, S. M., Jung, J. H., Shin, C. H., and Kwon, S. I., “Study on Production Performance of Shale Gas Reservoir using Production Data Analysis”, The journal of the Korean Institute of Gas, 17(4), 58-69, (2013) google schola

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