【脱炭素】4D震探データを取り込んだヒストリーマッチング
モニタリング技術として有望！当社の4D震探データ調査についてご紹介
圧入したCO2の貯留層内での分布を知るためにスライプナーなどで行われている4次元震探は、モニタリング技術として有望です。 4次元震探データを取り込んだ貯留層モデルのヒストリーマッチングは90年代後半から行われ、現在でも注目されている技術です。 震探データを貯留層シミュレーション結果と定量的に比較する場合、データ量の多さから自動ヒストリーマッチング手法を用いる必要があります。 自動ヒストリーマッチングにおける目的関数の設定では、震探データと貯留層シミュレーション結果を同レベルで比較しなければならないため、 Rock physics model (RPM)やSeismicモデルによるデータ変換が必要です。 以上を踏まえJOEでは文献調査を中心に次の項目を調査・検討しています。 【調査・検討項目】 ■プロキシモデルの作成法とそれを用いた自動ヒストリーマッチング ■震探データと貯留層シミュレーション結果のミスマッチを目的関数化する際のワークフロー ■自動ヒストリーマッチング手法の違いも含めたヒストリーマッチングの各種ワークフローの検討・比較 ■各種最適化手法の調査・検討
- 企業：日本オイルエンジニアリング株式会社
- 価格：応相談
