Proper reservoir characterization is an integral part of formation evaluation, reserve estimation and planning of field development. Seismic inversion is a widely employed reservoir characterization tool that provides various rock properties of reservoir intervals. This study presents results of the inversion studies including Geostatistical Inversion carried out on the gas fields, offshore Myanmar. Higher resolution and multiple models can be produced by Geostatistical Inversion using input data such as pre-stack seismic data, well logs, petrophysical relationships and geological inferences for example reservoir shape and lateral extent. Detailed reservoir characterization was required for the development plan of gas fields, and the Geostatistical Inversion studies served as a basis for integrated geological modeling and development well planning.
물리탐사 자료의 복합해석은 탐사 대상체에 대해 단일자료 해석보다 신뢰도가 높은 정보를 제공할 수 있다는 점에서 지속적으로 적용되고 있다. 특히, 지구통계학적 복합해석은 탐사 자료의 물성 뿐만 아니라 공간적 특성을 확률적으로 다룰 수 있다는 점과 탐사자료의 복합과정이 명확하다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 물리탐사 자료의 복합해석을 위해 기존에 개발된 지구통계학적 역산 기법을 확장하여, 다중 탐사 자료가 같은 위치에 존재하지 않는 경우의 해석 방안을 제시하였다. 각 탐사자료의 크리깅 분산은 측정 자료의 공간적 배치에 의존한다. 즉, 측정 자료가 가까울수록 분산값은 작아지며 반대의 경우 그 값은 커진다. 다중 물리탐사 자료를 이용하여 임의의 지점에서 물성을 추정할 때, 이러한 공간적 특성을 가중값으로 반영하여 지구통계학적 역산에 의한 해석을 수행하였다. 이 방법을 이용하여 서로 다른 위치에서 다른 탐사 방법으로 측정한 자료를 복합적으로 해석할 수 있는 객관적인 절차를 제공하게 된다.
Bayesian inversion for gravity and resistivity data was performed to investigate the cavity structure appearing as a lava tunnel in Cheju Island, Korea. Dipole-dipole DC resistivity data were proposed for a prior information of gravity data and we applied the geostatistical techniques such as kriging and simulation algorithms to provide a prior model information and covariance matrix in data domain. The inverted resistivity section gave the indicator variogram modeling for each threshold and it provided spatial uncertainty to give a prior PDF by sequential indicator simulations. We also presented a more objective way to make data covariance matrix that reflects the state of the achieved field data by geostatistical technique, cross-validation. Then Gaussian approximation was adopted for the inference of characteristics of the marginal distributions of model parameters and Broyden update for simple calculation of sensitivity matrix and SVD was applied. Generally cavity investigation by geophysical exploration is difficult and success is hard to be achieved. However, this exotic multiple interpretations showed remarkable improvement and stability for interpretation when compared to data-fit alone results, and suggested the possibility of diverse application for Bayesian inversion in geophysical inverse problem.
블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.
We have studied feasibility of the geostatistical approach to enhance the result of analysis of the sparsely obtained MT(Magnetotelluric) data by combining with gravity data. We have attempted to use geostatistics for integrating the MT data along with gravity data. To evaluate the feasibility of this approach, we have studied about interrelation between geological boundary and density distribution, and corrected density distribution for conversion to more sensitive to geological boundary by minimization of difference between z-directional variogram values of resistivity distribution obtained MT inversion and density distributions. Then, this method has been tested on model and field data. In model test, the results obtained were good agreement with real model. And in a real field data, the result of analysis demonstrate convincingly that our geostatistical approach is effective.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.340-343
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2003
This study presents a practical procedure for the Bayesian inversion of geophysical data by Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling and geostatistics. We have applied geostatistical techniques for the acquisition of prior model information, and then the MCMC method was adopted to infer the characteristics of the marginal distributions of model parameters. For the Bayesian inversion of dipole-dipole array resistivity data, we have used the indicator kriging and simulation techniques to generate cumulative density functions from Schlumberger array resistivity data and well logging data, and obtained prior information by cokriging and simulations from covariogram models. The indicator approach makes it possible to incorporate non-parametric information into the probabilistic density function. We have also adopted the MCMC approach, based on Gibbs sampling, to examine the characteristics of a posteriori probability density function and the marginal distribution of each parameter. This approach provides an effective way to treat Bayesian inversion of geophysical data and reduce the non-uniqueness by incorporating various prior information.
In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.
Although the problem of seawater intrusion at the coastal aquifer was recognized before over one hundred years at the coastal aquifer, much groundwater keep on being salinitized by several reasons such as groundwater exhaustion, coastalline change, and human activities. The horizontal and vertical electrical soundings and geostatistical methods were used to define the local characteristics of saltwater intrusion and to estimate the saltwater interface in the southeastern area of the Pusan City. The 24 points of the Schlumberger vertical electrical soundings(VES) to loom depth and the 2 lines of dipole-dipole horizontal soundings are peformed. The resistivity data have lognormal distributions. The horizontal extents of saline water intrusion were estimated from the inversion of horizontal prospecting data. Lognormal ordinary kriging is used in A-A' resistivity profiles on May and July because the data have stationary models in semivariograms. Lognormal IRF-k kriging is used for the isopleth maps using vertical resistivity data. The 10 ohm-m resistivity line on the isopleth maps of 21m, 30m, 50m, and 70m depth using resisitivity data measured in July is sifted to the east, cpomparing that of the isopleth maps measured in May. The kriged vertical and horizontal resistivity isopleth maps suggested that the geostatistical methods can be used to define the variation of earth resistivity distribution at the saltwater interface.
해안지역 대수층을 통한 해수침투 현상의 규명은 지하수 분석법이 가장 효율적이지만, 관정수의 제한이나 시료 분석의 어려움으로 염분 농도의 지속적인 변화를 위한 모니터링에 제한이 있다. 따라서 이 연구에서는 해수침투 관측망이 위치한 전라북도 부안군 해안지역의 소유역에 대하여 전기비저항 수직탐사를 수행한 후 역산결과를 지구통계학적 방법을 이용하여 층별 등고선도를 작성하였으며, 각 층별 전기비저항 변화를 분석하여 해수쐐기의 공간분포를 확인코자 하였다. 수직탐사 자료의 1차원 역산 결과를 토대로 지구통계방법인 베리오그램을 이용하여 분석한 결과 기존의 수리지질학적 방법에서 얻어진 해수쐐기와 담수체의 경계부 확인에 유용한 것으로 밝혀졌다. 따라서 향후 이 연구결과를 기존의 광역지역에 대한 등가염분농도분포도 작성 방법에 적용할 경우 해수침투의 범위 확인 및 예측을 위한 정량적인 평가에 활용될 것으로 판단된다.
시추공에서 떨어진 지점에서의 암반등급 (RMR)을 물리탐사 자료를 통하여 간접적으로 추정하기 위해, 지구통계학적 복합 역산 기법을 적용하였다. 지금까지 지구통계학적 기법은 두 가지 이상의 자료의 특성을 잘 반영하는 변수를 추정하는데 주로 이용되었으나, 본 연구에서는 역산 기법에 의한 접근 방법을 사용하였다. 시추공에서 확보한 암반 등급 값을 이용하여, 미리 지정된 격자점상에 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하여 다수의 추정값을 확보한다. 이 값은 임의의 상관성이 있는 물리탐사 자료와 비교하여 가장 오차가 작은 값을 채택하게 되고, 이와 같은 비교는 모든 격자점에 대해 수행된다. 이러한 절차는 암반등급의 공간적 분포를 준수하면서, 물리탐사 자료와의 비교를 통해 두 자료의 상관성을 최대한 확보한 결과를 얻을 수 있다. 또한 동일한 과정을 다수 수행하여, 추정한 결과의 신뢰도를 분석할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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