인공신경망을 이용한 SAGD 증기주입압력 최적화

초록

SAGD공법(증기배유공법)은 중유나 비튜멘의 생산에 효과적이지만 증기 생성을 위해 다량의 담수와 천연가스를 사용하는 한계를 가지고 있다. 천연가스 사용이 생산 비용의 큰 부분을 차지하므로 적절한 압력의 증기주입은 SAGD공법의 경제성에 매우 중요하다. 이 연구에서는 SAGD공법의 에너지 효율을 향상시키고 다수의 증기 주입압력 시나리오의 신속한 평가를 위하여 인공신경망을 이용한 증기주입압력 최적화 모델을 개발하였다. 개발한 인공신경망 모델로 SAGD공법의 생산기간별 증기주입압력에 따른 누적 증기-오일비와 ES-SAGD공법의 생산이윤을 예측하였다. 개발한 모델을 대상 저류층에 적용한 결과, 저류층 시뮬레이션 결과와 개발 모델의 예측값이 상관계수 0.9 이상, 예측 오차 5.5% 이하로 인공신경망 모델의 예측 성능을 확인하였다. 생산기간동안 증기주입압력을 조절한 SAGD공법의 최적 시나리오는 일정 압력으로 증기를 주입하는 기존의 경우에 비해 26% 낮아진 누적 증기-오일비를 나타내었고, ES-SAGD도 34% 향상된 생산이윤을 얻었다.

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