탄성파 속성 분석을 통한 Gas Chimney 부존량 평가

Abstract

침니형 가스하이드레이트 개발 시 탐사자원량 및 생산성 평가를 위해서는 침니분포에 관한 규명이 반드시 필요하다. 이 논문에서는 탄성파 속성 분석 기법을 이용하여 침니형 가스하이드레이트의 분포를 규명하고자 하였다. 일반적으로 침니형 가스하이드레이트의 경우, 저주파(Low Frequency) 성분에서 잘 나타나고, 낮은 진폭일관성(Coherence)을 갖는 것으로 알려져 있으므로 진폭 관련 속성(Amplitude related Attributes), 주파수 관련 속성(Frequency related Attributes), 기하학 관련 속성(Geometry related Attributes)에 해당하는 속성들을 생성하였다. 다음으로, 생성된 속성들을 이용하여 침니형 가스하이드레이트 영역만을 분류하기 위해, K-Mean clustering이라는 인공신경망 기법 중 하나인 자율 학습법 (Unsupervised Learning)을 통해 속성들을 집단화(Clustering)하였다. 이 때 침니형 가스하이드레이트와 지질학적 상관도가 높은 탄성파 속성들만을 이용하여 집단화함으로써 효과적으로 해당 침니형 가스하이드레이트 영역을 분리해낼 수 있었다. 마지막으로, 분리된 침니형 가스하이드레이트 영역의 정량적 분포 파악을 위해 시추공 및 탄성파 속도 자료를 이용한 속도모델을 제작, 이를 이용하여 해당 영역을 심도 기준으로 변환한 후, 부피를 계산하였다.