KCI등재
서포트 벡터 머신을 이용한 탄산염암 저류층에서의 암상 예측 = Lithofacies Estimation in Carbonate Reservoir using Support Vector Machine
저자
발행기관
학술지명
한국자원공학회지(Journal of the Korean Institute of Mineral and Energy Resources Engineers)
권호사항
발행연도
2010
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
127-132(6쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
저류층의 특성변수인 공극률과 유체투과도는 주로 암상의 변화에 의해 결정되며, 물리검층자료로부터 암상을 예측하기 위한 방법으로 경험적인 방법과 추계학적인 방법이 있다. 이 연구에서는 자료 간의 최적 분류 초평면을 결정함으로써 구조적인 위험을 최소화하는 패턴인식 기법인 서포트 벡터 머신을 이용하여 코어 분석 자료와 물리검층자료를 통합적으로 해석함으로써 코어가 취득되지 않은 구간에서의 암상을 예측하였다. 입력 자료로 미국 텍사스 주의 Permian Basin에 위치한 탄산염암 저류층인 Salt Creek Field Unit의 물리검층자료와 코어의 암상 자료를 사용하였으며, 암상 예측 결과를 선형 판별 분석에 의한 암상 예측 결과와 비교하였다. 학습 자료에 대한 교차검증 시 서포트 벡터 머신의 정확도는 평균 98.7%로서 불균질성이 심한 탄산염암 저류층에서도 특징변수에 대한 분류 능력이 우수함을 확인하였다. 예측 결과 5개의 시추공에서 선형 판별 분석의 암상 예측의 정확도는 55.3%이고 서포트 벡터 머신에 의한 암상 예측의 정확도는 평균 67.6%로서 서포트 벡터 머신에 의한 예측이 더 우수함을 확인하였다. 또한 유사한 물리검층 특성을 갖는 암상을 하나의 군집으로 가정하였을 경우에 서포트 벡터 머신이 82.3%의 높은 예측 정확도를 나타내었다.
더보기Petrophysical properties such as porosity and permeability are mainly determined by lithofacies variation. There are empirical and stochastic methods to identify lithofacies from well logs. In this study, lithofacies in un-cored ranges are estimated by support vector machine as integrating well log data and core data. Support vector machine is a pattern recognition method minimizing structural risk by optimal separating hyperplane. Well log data and core lithofacies data in carbonate reservoir, Salt Creek Field Unit, Permian basin, Texas, U.S.A., are used as input data. The results of lithofacies estimation by support vector machine are compared with lithofacies estimated by linear discriminant analysis. Average accuracy of cross validation is 98.7% in support vector machine. It is evidence that support vector machine is excellent for classifying characteristic variables in heterogeneous carbonate reservoir. Average accuracy of lithofacies estimation is 67.6% by support vector machine and 55.3% by linear discriminant analysis, respectively. Therefore, it is confirmed that support vector machine is more accurate than linear discriminant analysis. Average accuracy of lithofacies estimation by support vector machine is 82.3% when several lithofacies that have similar characteristics on well log data are assumed as a group.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-06-13 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지구시스템공학회지 -> 한국자원공학회지외국어명 : Journal of the Korean society for geosystem engineering -> Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers | KCI등재 |
2013-06-13 | 학회명변경 | 한글명 : 한국지구시스템공학회 -> 한국자원공학회영문명 : The Korean Society For Geosystem Engineering -> The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.13 | 0.13 | 0.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.17 | 0.19 | 0.278 | 0.07 |
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