Production Performance Prediction of a Commingled Well from a Multi-Layered Tight Gas Reservoir Using a New Decline Curve Analysis

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 에너지시스템공학부, 2012. 2. 강주명.천이 유동 자료와 층별 유동 양상의 해석은 다중 치밀 가스 저류층에 대한 생산량 예측에 있어 가장 중요한 요소이다. 낮은 유체투과율로 인한 긴 천이 유동 기간과 층별에 따라 서로 다른 유동 양상의 혼합 생산은 일반적인 감퇴곡선에 의한 생산량 예측 오차를 증대시킨다. 이를 극복하기 위해 천이 유동 상태의 불확실성을 줄이려는 연구가 진행됐으나, 감퇴지수를 결정하는 데 있어 다중 저류층의 생산 특성을 제대로 반영하지 못했다. 이 연구에서는 천이 유동 자료가 지배적인 다중 치밀 가스 저류층의 층별 생산특성을 고려하는 감퇴지수 b의 계산법과 천이 유동 자료의 불확실성을 완화하는 기법을 통합하여 유정의 생산거동 예측 성능을 개선하는 수정 감퇴곡선 분석법을 제시하였다. 제안한 방법을 다양한 층간 유체투과율과 층별 유동 양상이 다른 저류층에 적용하여 기존 방법과 비교하였다. 다양한 생산 조건에서 모두 약 5% 내외의 안정적인 오차를 보여, 제안한 방법의 예측 성능의 향상을 검증하였다. 또한, 캐나다 치밀 가스전의 현장 자료에 적용하여 효용성을 평가하였다. 기존 감퇴곡선 분석법이 예측 구간에서 30 – 40%의 오차를 보인 것에 비해 제안한 방법은 12 – 16%로 예측 오차를 절반 이상 감소시키며 제안한 방법의 예측 성능의 개선을 확인할 수 있었다. 제안한 방법은 천이 유동이 지배적이고 층별 유동 양상이 혼재된 생산 초기의 다중 치밀 가스 저류층에 대한 생산 거동의 예측 성능을 개선함으로써 합리적인 의사결정의 기준을 제시하기 위한 유용한 도구로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.The key factors are transient flow and different flow regimes when performed production estimation in multi-layered tight gas reservoir. Due to long duration of transient flow and co-existence of different flow regimes, conventional decline curve analysis showed uncertain. Prediction to reduce this uncertainty have been conducted. However, it could not reflect production conditions of multi-layered reservoir in determination of the decline exponent. A decline curve analysis integrating a new methodology to obtain decline exponent and backward time interval method is proposed to reflect production conditions of reservoir and to mitigate uncertainty of transient flow data. Performance of the model is investigated by applying to various production conditions which are permeability contrast and different flow regimes and it was applied to Canadian gas reservoir to obtain the field applicability. The results are verified by comparison to conventional decline curve analysis. The proposed model can reduce uncertainty in reserves estimates of multi-layered tight gas reservoir and improves accuracy of production performance prediction. In case of synthetic reservoir, the average percentage error of the proposed method shows that about 5% of stable range regardless of various production conditions of multi-layered tight gas reservoir. In case of field reservoir, the proposed method improved prediction efficiency by reducing the average percentage error. The results of this study provides a practical, cost-effective and robust tool to estimate reserves and predict future production performance from decline curve analysis of the early time production data in multi-layered tight gas reservoirs which have various production conditions.Maste