가스하이드레이트 탄성파탐사자료로부터 유사검층자료 추출

Abstract

탄화수소의 부존 위치 파악과 자원량 산정을 위해 저류층의 물성정보는 필수적이라 할 수 있다. 이러한 물성정보는 시추공의 코어분석과 물리검층을 통해 얻을 수 있으나 시추공과 그 주변의 제한된 지역에 대한 정보만을 제공한다는 한계가 있다. 따라서 시추공이 없는 지역의 신뢰성 있는 물성정보 획득이 필요하며 일반적으로 이 물성정보는 탄성파탐사자료와 시추공에서 얻은 물리검층자료가 있으면 신경망 회로기법을 적용하여 얻을 수 있다. 본 연구에서는 동해 가스하이드레이트 지역에서 획득한 3차원 탄성파탐사자료와 두 개의 시추공, UBGH-09와 UBGH-10에서의 밀도 공극률 검층자료를 이용하여 시추공 이외 지역에 대한 유사 공극률 검층자료를 추출하였다. 탄성파탐사자료와 밀도 공극률 검층자료 사이의 관계를 추출하기 위해서는 신경망 회로기법 중 확률론적 신경망 회로 알고리듬(probabilistic neural network: PNN) 방법이 적용되었다. 가스하이드레이트 부존 지역에서는 많은 경우 동해에서와 같이 가스 chimney 지역에 시추공이 위치하게 되며 산란파로 인한 탄성파탐사자료의 진폭 왜곡으로 지질학적으로 타당한 유사 공극률을 얻기 힘들다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하기 위해 일반적인 경우처럼 시추공 검층자료와 상관성이 가장 높은 seismic attribute를 그대로 사용하지 않고 그중 진폭값에 관계된 attribute의 사용을 배제하고 진폭의 경향성과 변화율을 반영하는 seismic attribute를 사용함으로써 보다 지질학적으로 타당한 유사 공극률 검층자료를 추출할 수 있었다. 또한 유사밀도 검층자료와 유사P파속도 검층자료를 비교하여 시추공 UBGH-09와 UBGH-10 주변지역에서의 가스하이드레이트 부존 심도구간의 수평적 분포양상을 추정할 수 있었다.