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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 권순일
- 발행연도
- 2019
- 저작권
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본 연구는 건성 가스전 개발계획 수립을 위해 포집시설의 개수를 인공신경망 기법으로 결정하고, 이를 토대로 각 가스정과 포집시설 그리고 생산시설 사이의 총 플로우라인 길이를 가스정 생산성을 고려하여 최소화하여 포집시설 위치를 정하는 플로우라인 네트워크 최적화 모델을 개발하였다.
일반적으로 포집시설의 개수는 엔지니어의 경험을 바탕으로 전체 가스전의 생산성을 고려하여 선정하지만, 설계자의 실력에 따라 완성도가 크게 차이를 보이는 경우가 있다. 본 연구에서는 인근 다수 가스전의 저류층 물성 및 생산자료와 포집시설 개수 사이의 상관관계를 인공신경망에 학습하여 대상 가스전의 포집시설 개수를 산출하였다. 포집시설 개수와 생산정의 위치를 입력자료로, 광역최적화 기법인 담금질 모사법을 통해 플로우라인 길이를 최소화 변수로 하여 포집시설의 최적 위치를 결정하였다. 1차 최적화된 플로우라인 네트워크는 계획된 목표생산량을 유동시킬 수 없는 문제가 발생할 수 있어 현장에서는 이 네트워크에 근거한 유동성 해석을 통해 유동이 일어나지 않는 경우, 플로우라인 네트워크를 재생성하는 과정을 반복하게 된다. 이러한 반복 연산을 한 번에 수행하는 통합 모델을 개발하고자 각 생산정의 동적 노달분석을 통해 산출된 최적 생산량과 전체 목표운송량에 따라 할당된 생산정별 목표생산량을 비교하였다. 이 결과에서 유동이 일어나지 않는 생산정에 대해서만 생산량의 차이를 Weymouth 방정식를 이용하여 길이로 환산한 후 목적함수에 더하여 목적함수를 최적화하는 알고리즘을 개발하였다.
모델의 타당성 검증을 위해 개발된 모델을 캐나다 캘거리지역에 있는 육상 건성 가스전에 적용하였다. 9개 생산정과 2개의 포집시설이 있는 플로우라인 네트워크 현장을 적용하였다. 먼저 목표운송량을 30MMscf/d로 결정하고 이 양을 2년까지 생산했을 때 저류층 평균압력 526psia를 물질평형법으로 산출하였다. 이 압력은 최적화 모델에서 동적 노달분석의 입력자료로 활용되었다.
플로우라인 네트워크 검증 결과 실제 현장의 총 플로우라인 길이는 31,167ft로 산출되었고 개발된 모델은 31,824ft로 약 2%의 차이를 나타냈다. 그리고 2개의 가스정에 기존 대비 투과도를 50% 낮추었을 때 포집시설의 위치를 분석한 결과 생산능력이 낮아진 가스정 방향으로 570.86ft 이동한 것을 확인하였다.
이 결과를 바탕으로 32,808acre(30,839ft X 30,839ft) 크기의 캐나다 현장에 대해 플로우라인 네트워크 최적화를 수행하였다. 포집시설의 개수를 선정하기 위해 같은 크기의 현장 31개의 투과도, 압력, 생산정 개수, 생산량, 두께, 포집시설 개수, 생산가능지역 등의 대표값을 산출하였고 이를 인공신경망에 학습시킨 후 포집시설 개수를 산출한 결과 11개로 산출되었다. 산출된 포집시설 개수를 토대로 생산정이 87개인 캐나다 육상 건성가스전에 플로우라인 네트워크 최적화를 수행하였다.
일반적으로 포집시설의 개수는 엔지니어의 경험을 바탕으로 전체 가스전의 생산성을 고려하여 선정하지만, 설계자의 실력에 따라 완성도가 크게 차이를 보이는 경우가 있다. 본 연구에서는 인근 다수 가스전의 저류층 물성 및 생산자료와 포집시설 개수 사이의 상관관계를 인공신경망에 학습하여 대상 가스전의 포집시설 개수를 산출하였다. 포집시설 개수와 생산정의 위치를 입력자료로, 광역최적화 기법인 담금질 모사법을 통해 플로우라인 길이를 최소화 변수로 하여 포집시설의 최적 위치를 결정하였다. 1차 최적화된 플로우라인 네트워크는 계획된 목표생산량을 유동시킬 수 없는 문제가 발생할 수 있어 현장에서는 이 네트워크에 근거한 유동성 해석을 통해 유동이 일어나지 않는 경우, 플로우라인 네트워크를 재생성하는 과정을 반복하게 된다. 이러한 반복 연산을 한 번에 수행하는 통합 모델을 개발하고자 각 생산정의 동적 노달분석을 통해 산출된 최적 생산량과 전체 목표운송량에 따라 할당된 생산정별 목표생산량을 비교하였다. 이 결과에서 유동이 일어나지 않는 생산정에 대해서만 생산량의 차이를 Weymouth 방정식를 이용하여 길이로 환산한 후 목적함수에 더하여 목적함수를 최적화하는 알고리즘을 개발하였다.
모델의 타당성 검증을 위해 개발된 모델을 캐나다 캘거리지역에 있는 육상 건성 가스전에 적용하였다. 9개 생산정과 2개의 포집시설이 있는 플로우라인 네트워크 현장을 적용하였다. 먼저 목표운송량을 30MMscf/d로 결정하고 이 양을 2년까지 생산했을 때 저류층 평균압력 526psia를 물질평형법으로 산출하였다. 이 압력은 최적화 모델에서 동적 노달분석의 입력자료로 활용되었다.
플로우라인 네트워크 검증 결과 실제 현장의 총 플로우라인 길이는 31,167ft로 산출되었고 개발된 모델은 31,824ft로 약 2%의 차이를 나타냈다. 그리고 2개의 가스정에 기존 대비 투과도를 50% 낮추었을 때 포집시설의 위치를 분석한 결과 생산능력이 낮아진 가스정 방향으로 570.86ft 이동한 것을 확인하였다.
이 결과를 바탕으로 32,808acre(30,839ft X 30,839ft) 크기의 캐나다 현장에 대해 플로우라인 네트워크 최적화를 수행하였다. 포집시설의 개수를 선정하기 위해 같은 크기의 현장 31개의 투과도, 압력, 생산정 개수, 생산량, 두께, 포집시설 개수, 생산가능지역 등의 대표값을 산출하였고 이를 인공신경망에 학습시킨 후 포집시설 개수를 산출한 결과 11개로 산출되었다. 산출된 포집시설 개수를 토대로 생산정이 87개인 캐나다 육상 건성가스전에 플로우라인 네트워크 최적화를 수행하였다.
목차
1. 서론 12. 이론적 고찰 52.1. 플로우라인 유동 52.2. 노달분석 72.3. 인공신경망 122.4. 담금질 모사 알고리즘 163. 플로우라인 네트워크 모델 개발 243.1. 플로우라인 네트워크 모델 개요 243.2. 포집시설 개수선정 모델 283.3. 파이프 길이 기반 플로우라인 네트워크 모델 303.4. 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 모델 323.4.1 생산량 재분배 323.4.2 목적함수 354. 연구 결과 414.1. 가스정 플로우라인 네트워크 모델 적용 414.2. 민감도 분석 484.2.1 투과도에 따른 플로우라인 네트워크 분석 484.2.2 MDCQ에 따른 플로우라인 네트워크 분석 584.3. 현장 규모 가스전에 대한 적용 615. 결론 71참고문헌 73Abstract 77
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