전 세계 탄산염암 비투멘의 탐사자원량은 약 5,000억 배럴로 추정되며, 캐나다 앨버타주 Grosmont 층에 90% 이상이 집중되어 있다. 이 연구에서는 Grosmont 층의 코어 및 물리검층 자료 등에 대해 인공신경망 기법을 적용하여 저류층 물성치를 도출하고 코어의 균열자료를 이용하여 균열망을 구성하였다. 또한, 탄산염암의 균열 내 유체 거동을 효과적으로 모사하기 위해 이원공극 모델을 적용하여 최종 저류층 모델을 구축하였다. 이를 기반으로 전산 시뮬레이션을 수행하여 기존 오일샌드 생산기법인 SAGD공법의 적용성을 분석하였으며 20년 생산 결과, 누적 증기오일비는 2.73, 회수율은 70%를 나타내 상업적인 개발 가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 Grosmont 층의 코어 및 물리검층 자료 등에 대해 인공신경망 기법을 적용하여 저류층 물성치를 도출하고 코어의 균열자료를 이용하여 균열망을 구성했다.