메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최연진 (한국해양대학교 에너지자원공학과) 정우근 (한국해양대학교 에너지자원공학과) 하지호 (한국지질자원연구원 포항지질자원실증연구센터) 신성렬 (한국해양대학교 에너지자원공학과)
저널정보
한국지구물리.물리탐사학회 지구물리와 물리탐사 지구물리와 물리탐사 제22권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 11 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
물리검층은 시추공을 이용하여 저류층의 여러 물성을 측정하는 것으로, 암석물리모델 관계식을 이용하여 공극률, 유체포화도 등의 저류층 특성을 파악하는데 활용되어 왔다. 물리검층자료의 분석은 저류층의 조건과 특성에 맞는 적당한 암석물리모델을 선정하고, Archie식이나 시만독스법 등을 활용하여 얻은 결과를 비교함으로써 가장 신뢰성 있는 저류층 물성을 결정하게 된다. 이 연구에서는 기존에 제시된 사암 저류층에서의 물리검층자료 복합역산 알고리즘을 바탕으로, 셰일성 사암 저류층의 물성을 평가하기 위한 복합역산 알고리즘을 개발하였다. 셰일의 양을 변수로 하는 암석물리모델 관계식을 제안하였으며, 야코비 행렬을 구성하고 민감도 분석을 수행하여 물리검층자료와 모델변수의 관계를 파악하였다. 확률론적 방법을 이용한 최소제곱법을 적용하여 복합역산을 수행하였다. 개발한 알고리즘은 Colony 가스사암 지역에서 얻은 물리검층자료에 적용하였으며, 그 결과를 기존에 활용되는 시만독스법과 사암 저류층에서의 복합역산 결과와 비교해 보았다.
#복합역산 #암석물리모델 #물리검층

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
2015 / Alberta Geological Survey google schola Asquith, G. / 2004 / Basic well log analysis / Am. Assoc. Pe. Geol google schola Backus, G. E. / 1967 / Numerical application of a formalism for geophysical inverse problems / Geophys. J. Int. 13(1-3):247~276 google schola Calvert, T. J. / 1977 / Electromagnetic propagation—A new dimension logging / presented at the Annual California Regional Meeting google schola Dell’Aversana, P. / 2011 / Joint inversion of rock properties from sonic, resistivity and density well-log measurements / Geophys. Prospect 59(6):1144~1154 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0