이 연구에서는 거리기반 후보군 선정법을 인공신경망과 결합하여 생산 히스토리매칭을 수행하고, 생산추이 를 신뢰도 높게 예측하는 기법을 개발하였다. 생산추이를 입력층으로 한 역산모델 인공신경망을 구성하고, 거리기반 군집화를 통해 실제 생산자료와 유사한 추이를 보이는 후보모델을 인공신경망의 학습집단으로 활용하여 지도학습효 과를 개선하였다. 4개의 수압파쇄대를 갖는 셰일가스전에서 2년간 생산이력을 히스토리매칭하여 향후 3년간의 생산 이력을 예측하였다. 인공신경망 학습을 통해 매칭한 학습집단의 일가스생산량 오차는 초기 29.2%에서 마지막 세대 에는 4.3%로 개선되었다. 최적해는 참값과 비교하여 일가스생산량은 1.2%, 총생산량은 0.7%의 오차를 보였다. 최적 해를 이용한 민감도 분석결과, 모암의 공극률과 유체투과도가 생산추이예측에 민감하였다. 이 연구의 유사생산추이 후보군을 이용한 인공신경망 학습능력 개선기술은 효율적인 저류층 특성화와 신뢰도 높은 생산량 예측기법으로 활 용할 수 있다.
거리기반 후보군 선정법을 인공신경망과 결합하여 생산 히스토리매칭을 수행하고, 생산추이 를 신뢰도 높게 예측하는 기법을 개발하였다.
생산추이를 입력층으로 한 역산모델 인공신경망을 구성하고, 거리기반 군집화를 통해 실제 생산자료와 유사한 추이를 보이는 후보모델을 인공신경망의 학습집단으로 활용하여 지도학습효 과를 개선하였다.
이 연구의 유사생산추이 후보군을 이용한 인공신경망 학습능력 개선기술은 효율적인 저류층 특성화와 신뢰도 높은 생산량 예측기법으로 활 용할 수 있다.