METHOD FOR SEARCHING FOR LOCATION OF OIL WELL USING PRODUCTIVITY POTENTIAL AREA MAP

이상과 같은 본 발명에 대한 해결하고자 하는 과제, 과제의 해결수단, 발명의 효과를 포함한 구체적인 사항들은 다음에 기재할 실시예 및 도면들에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

본 발명에 따른 생산성 잠재력 분포 영역도를 이용한 유정 위치 탐색 방법은, 저류층의 격자블록을 기준으로 생산성 잠재력 분포도(PPM)를 산출하는 제 1 단계(S10), 유정위치에 따른 상기 저류층 격자블록의 생산성 영향을 고려한 영향반경식을 산출하는 제 2 단계(S20), 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)에 상기 영향반경식을 고려하여 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)을 산출하는 제 3 단계(S30)를 포함하여 구성된다.

먼저, 상기 제 1 단계(S10)는, 저류층의 격자블록을 기준으로 생산성 잠재력 분포도(PPM)를 산출한다.

상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)는, 저류층의 최적화 유정위치를 발견하기 위한 기존의 방법의 하나로서, 상기 저류층의 잠재적인 생산능력을 평가하는 발견적 해결기법에 관한 것이다.

구체적으로, 균질저류층에서 방사형의 유사-정상상태 오일유동 방정식(darcy 방정식)을 이용한다.

상기 오일유동 방정식을 이용한 오일의 유량()은,

이때, 는 투과도(md), 는 오일 상대투과도, 는 저류층 두께(ft), 는 오일용적인자(bbi/STB), 는 오일의 점성도(cp), 는 외곽반경(ft), 는 튜빙반경(ft), 는 유정손상지수, 는 저류층 평균압력(psia), 는 공저압력(psia)이다.

오일 상대투과도 는 오일 포화율에 관련된 함수로서, 이는 오일의 누적 생산량과 밀접한 관련이 있는 함수이다. 이를 바탕으로, 오일의 상대 유체 투과도를 오일포화율로 대체할 수 있다고 가정하는 경우, 오일의 유동 능력()과 저류층 격자블록의 단위부피당 오일 함유량()의 곱의 식으로 표현되어 생산성 잠재력 분포도(PPM)의 식으로 나타낼 수 있다.

상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)의 식은,

이때, 는 오일의 투과도, 는 저류층의 다공성, s는 오일의 포화도

는 시추위치의 저류층 격자블록의 수를 나타낸다.

상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)는, 상기 저류층 격자블록의 상대적인 생산성을 나타내는 척도가 될 수 있는 식으로 기존에 알려져 있다.

상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)는, 격자의 크기, 유체의 물성에 해당하는 인자와 같이 상기 저류층 격자블록의 공통적인 특성은 제외하여 상대적인 비교를 실시하는 형태로 최적의 유정 위치를 파악 하는 것이 바람직하다.

다음으로, 상기 제 2 단계(S20)는, 유정위치에 따른 상기 저류층 격자블록의 생산성 영향을 고려한 영향반경식을 산출한다.

상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)는, 상기 저류층의 모든 깊에에 따른 지반층의 물성 값을 평면도 형태로 한층에 표현하는 2D 값에 해당되므로, 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)값이 높은 격자에만 유정을 위치시키게 되면 유사지역에서 오일의 물성값이 균질한 저류층에서는 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)의 값이 동일하여 최적의 유정의 위치를 선택하기 어려운 단점이 있다.

또한, 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM) 값이 높은 격자가 밀집되어 있는 형태로 나타나 상기 유정의 위치가 인접하면, 상기 유정간의 간접으로 인해 오히려 생산성이 저하될 수 있다.

상기 영향반경을()을 구하기 위한 식은, 하기와 같다.

상기 영향반경()식은,

이때, 는 영향반경(ft), 는 유정에서 영향 미친 지점까지의 저류층 평균 투과도(md), 는 유정의 생산시간(day), 는 유정에서 영향 미친 지점까지의 저류층 격자블록의 평균 공극률, 는 유체의 점성도(cp), 는 유정에서 영향 미친 지점까지의 저류층 격자블록의 평균 압축률이다.

상기 영향반경()식을 이용하여 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)에 적용하기 위해서는, 먼저, 상기 영향반경()식에서 계수에 해당하는 유체의 점성도() 및 동일하게 가정할 수 있는 유정에서 영향 미친 지점까지의 저류층 평균 압축률()을 제거한다.

따라서, 상기 유정이 영향을 미치는 영향반경을 고려하여 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)를 파악 및 평가해야 한다.

다음으로, 상기 영향반경식을 상기 [수학식 4]과 같은 비례식으로 도출한다.

다음으로, 상기 제 3 단계(S30)는, 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)에 상기 영향반경식을 고려하여 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)을 산출한다.

구체적으로, 상기 [수학식 4]에 나타난 비례식을 활용하여 상기 저류층내의 각 격자블록이 유정에 도달하는 시간인 를 기준으로 상대비교하여 상기 격자블록이 어떤 유정에 먼저 영향을 받게 되는지를 도출하는 유정위치결정단계를 더 포함한다.

상기 유정위치결정단계에 의해, 각 유정에 영향을 받는 상기 격자블록의 구획을 결정하고, 이를 합산하여, 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)를 결정한다.

보다 구체적으로는, 상기한 바와 같이, 각 유정에 영향을 받는 상기 격자블록의 구획끼리의 상기 생산성 잠재력 분포도(PPM)를 합산하여 하기의 상기 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)를 산출하는 것이다.

이로 인해, 상기 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)는, 각 유정이 영향을 미치는 구획에서의 저류층의 생산성 잠재력을 표현할 수 있게 된다.

다음으로, 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)값이 우수한 최적의 유정위치를 선정한다.

이는, 상기 생산성 잠재력 분포 영역도(PPAM)의 합을 목적함수로 활용하여 최적의 유정위치를 산출하는 것으로, 하기의 [수학식 6]을 통해 나타낼 수 있다.

상기 [수학식 6]에서 n은 저류층의 유정의 개수와 상기 유정의 영향 내의 격자의 개수이다.

는, 상기 격자블록이 상기 유정을 기준으로 하여 멀어질수록 낮은 값이 나오고 상기 유정에 가까울수록 값이 높아져, 그 수치는 0~1까지의 거리에 따른 가중치를 나타낼 수 있다.

상기 에 의해 표현되는 가중치를 이용하여 상기 유정과 상기 격자블록 사이의 거리가 멀수록 생산성에 미치는 영향이 줄어드는 것을 표현할 수 있다.

이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타나며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.