타이트 가스 저수지에서 미래에 배치될 우물의 EUR 분석을 위한 새로운 앙상블 머신러닝 프레임워크

초록 타이트 사암 가스 저수지는 비전통적인 천연가스 저수지의 주요 유형이며, 세계에서 가장 큰 비전통적인 천연가스 저수지이기도 하다. 이 저수지가 천연가스 자원에서 가지는 중요성과 역할은 점점 더 명확해지고 있다. 타이트 가스 저수지는 일반적으로 매트릭스 투과성이 0.1 밀리다르시(mD) 이하이고 매트릭스 다공성이 10% 이하인 것으로 정의된다. 중국의 타이트 가스 저수지는 오르도스, 스촨, 송liao, 보하이 만, 카이담, 타림 및 쥬그가르 등 10개 이상의 분지에 광범위하게 분포되어 있다. 최근 몇 년간, 수압 파쇄 기술의 발전과 대규모 적용으로 인해 타이트 가스 저수지의 탐사 및 개발에서 큰 진전을 이루었다. 오르도스 분지의 술리게 분지와 스촨 분지의 시우지아허 층에서 두 개의 거대한 가스 구역이 발견되고 개발되었다. 저투과성 사암 가스 저수지의 잠재 자원은 17-24 조 제곱미터를 초과하며, 이는 중국의 전체 천연가스 자원의 1/3에 해당한다. 현재 Sinopec의 주요 타이트 가스 생산지는 하락 단계에 접어들었으며, 남아 있는 가스를 개발하고 석유 회수를 개선하는 도전에 직면해 있다. 미래에 배치될 우물의 생산 능력을 분석하고 가스 저수지 내 남아 있는 가스를 명확히 기반으로 EUR을 최적화하는 방법은 효율적인 개발을 위한 핵심 문제이다. 현재 생산 능력 및 EUR의 평가는 세 가지 범주로 나뉘어 있다: 이론적 방법(시험 데이터를 기반으로 생산 능력 평가 및 생산 데이터 분석 방법, 예를 들어 RTA를 통한 EUR 분석), 경험적 방법(여러 경험적 감소 모델 등), 그리고 데이터 기반 방법(머신러닝, 신경망 알고리즘 및 기타 모델링 기반). 이론적 방법은 명확한 물리적 의미를 가지지만, 물리적 모델의 전체 인자 가정과 모델 시뮬레이션 효율성 간의 모순을 다루기 어렵다; 경험적 방법은 대량의 생산 데이터 분석을 기반으로 경험적 생산 감소 모델을 설정하지만, 엄격한 침투 이론적 지지가 부족하고 적용 가능성이 떨어진다; 데이터 기반 방법은 데이터 간의 매핑 관계를 반영하며, 예측 정확도는 훈련 데이터의 품질 및 알고리즘의 적합도에 직접적으로 의존한다. 위 방법들은 일정 기간 동안 생산된 가스 우물 및 눈에 띄는 생산 감소 특성을 보이는 가스 우물에 적용 가능하지만, 블록 내 새로 배치된 우물에 대한 EUR 예측은 적용되지 않는다.