다중정 개별 생산거동 예측을 위한 다목적함수 기반 히스토리 매칭
Multi-objective History Matching for Estimating the Individualized Performance of Multiple Production Wells
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초록
불균질 저류층에서 불규칙한 생산폐쇄가 존재할 때 개별 생산정의 생산추이를 정확하게 예측할 수 있는 다목적함수 기반의 히스토리 매칭법을 개발하였다. 개별정의 생산추이는 비지배정렬과 밀집도거리를 결합한 유전 알고리즘을 통해 최적화하였다. 최적치는 낮은 오차순으로 순위를 평가하고, 밀집도거리를 통해 다음 세대 유전자 추출의 다양성을 제공함으로써 광역 최적해에 도달하게 하였다. 각기 다른 원유 생산량을 가진 3개의 유정에서 개별정 물생산비를 관찰하였다. 개발 모델은 오차가중합법을 사용한 기존의 히스토리 매칭에 비해 불규칙한 생산폐쇄에도 25-85% 가량 향상된 예측성능을 보였다. 또한 다수 최적해를 공간적으로 분포시킨 파레토면을 통해 추가적인 민감도 분석 없이 최적해의 신뢰도를 평가할 수 있었다. 또한, 가중치를 임의로 설정하지 않아도 안정적인 예측성능을 보임으로써 가중치 설정에 따른 예측민감도를 극복하였다. 이 연구에서 개발한 유전 알고리즘 기반의 다목적 히스토리 매칭법은 다양한 생산거동을 보이는 다중정의 생산량 예측에 유용하며 추가 생산정 설계 및 생산효율성 평가에 활용 가능하다.
Abstract
The paper presents a multi-objective history matching to reduce the performance uncertainties and forecast it reliably in a heterogeneous reservoir with multiple production wells. Individualized well performance is optimized separately using a genetic algorithm coupled with non-dominated sorting and diversity preservation. The fitness is sorted along to the proximity and then the diversity is added by examining the crowding distance as the approach to arrive at the global optimum. Individual watercut trajectory is observed in a heterogeneous oil reservoir with three production wells. The model depicts the effect of unexpected shut-in/out more accurately than the conventional history matching based on linearly weighted objective function. The prediction accuracy is improved up to around 25 to 85% compare to the former. Each performance shows stable prediction regardless of weights. Without extra sensitivity analysis and intuitive selection of weights, it can find out another feasible solution on Pareto front.
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