Abstract
Characterization of the fracture network is important, because the fractures promote communication between reservoir compartments and act as the major flow paths in fractured reservoirs. In order to characterize fracture reservoirs, fractures are stochastically generated with consideration for several fracture properties such as fracture length, orientation, intensity, and others. Rectangular type fractures were generated in this study, reflecting practical geological feature instead of circular type fracture which was primarily used for the mathematical simpleness. However, the stochastic discrete fracture network (DFN) has a lot of structural uncertainties. For this reason, Overlapped DFN was developed by laying deterministic DFN which used seismic data upon the stochastic DFN.
균열저류층에서 균열은 유체의 유동 통로가 되므로 이에 대한 저류층의 균열특성화 작업은 매우 중요 하다. 균열저류층을 특성화하는 방편으로는 가용한 균열정보를 근거로 균열의 크기분포, 발생빈도, 방향성 분포, 간극의 분포 등을 이용한 통계적 개별균열망 생성기법이 있다. 본 연구에서는 수학적인 용이성으로 인해 주로 사용해 왔던 원형형태 균열과는 달리 사각형태균열을 생성시킴으로써 저류층 내의 균열을 보다 실제에 가깝게 구현하고자 하였다. 그러나 이러한 통계적 개별균열망에 이용하는 시추공자료 및 노두자료는 분석되는 균열의 크기가 저류층에 비해 작고, 공간적 불확실성이 존재한다. 따라서 이를 보완하고자 노두자료를 이용한 통계적 개별균열망과 탄성파탐사자료를 이용한 결정적 개별균열망을 겹친 중첩 개별균열망을 추가로 개발하였다.