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다목적 유전 알고리즘과 실물옵션에 기반한 저류층의 생산성 평가 방법

  • 기술번호 : KST2019011596
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 실시예에 따르면 저류층의 생산성을 평가하는 방법으로서, (a) 저류층에 관한 초기조건 데이터 및 생산이력 데이터에 다목적 유전 알고리즘을 적용하여 m개의(단, m은 2 이상의 정수) 저류층 모델을 생성하는 단계; (b) 각각의 상기 저류층 모델을 이용하여 시간에 따른 자원 생산량의 m개의 예측 결과를 산출하는 단계; (c) 상기 저류층 내의 유정 추가 시추 여부에 관한 k개의(단, k는 2 이상의 정수) 시나리오의 각각에 대해, 상기 m개의 생산량 예측 결과의 각각에 기초하여 순현재가치(NPV)를 산출하는 단계; (d) 상기 산출된 순현재가치(NVP)에 기초하여 변동성(σ)을 산출하는 단계; 및 (e) 상기 k개의 시나리오의 각각에 대해, 실물옵션의 현재가치(C)를 산출하는 단계;를 포함하는 저류층의 생산성 평가 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/06 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06Q 10/06 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/06(2013.01) G06Q 50/06(2013.01) G06Q 50/06(2013.01)
출원번호/일자 1020150048233 (2015.04.06)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1657890-0000 (2016.09.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20160920) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.04.06)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강주명 대한민국 서울특별시 서초구
2 문동호 대한민국 경기도 남양주시 별내*로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김동진 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** (역삼동, 신명빌딩 *층)(청우특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.04.06 수리 (Accepted) 1-1-2015-0333526-35
2 보정요구서
Request for Amendment		 2015.04.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2015-0072134-34
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2015.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2015-0401474-88
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2016.01.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0013389-19
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.02.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0099055-90
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.03.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0249274-65
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.03.15 수리 (Accepted) 1-1-2016-0249322-69
10 등록결정서
Decision to grant		 2016.08.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0606404-81
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터를 이용하여 저류층의 생산성을 평가하는 방법으로서, (a) 저류층에 관한 초기조건 데이터 및 생산이력 데이터에 다목적 유전 알고리즘을 적용하여 m개의(단, m은 2 이상의 정수) 저류층 모델을 생성하는 단계;(b) 각각의 상기 저류층 모델을 이용하여 시간에 따른 자원 생산량의 m개의 예측 결과를 산출하는 단계; (c) 상기 저류층 내의 유정 추가 시추 여부에 관한 k개의(단, k는 2 이상의 정수) 시나리오의 각각에 대해, 상기 m개의 생산량 예측 결과의 각각에 기초하여 순현재가치(NPV)를 산출하는 단계;(d) 상기 산출된 순현재가치(NVP)에 기초하여 변동성(σ)을 산출하는 단계; (e) 상기 k개의 시나리오의 각각에 대해, 실물옵션의 현재가치(C)를 산출하는 단계; 및 (f) 상기 산출된 실물옵션의 현재가치(C)에 기초하여, 상기 k개의 시나리오 중 실물옵션 가격이 가장 큰 시나리오를 선택하는 단계;를 포함하고, 상기 실물옵션의 현재가치(C)를 산출하는 (e)단계가, 상기 k개 시나리오의 각각에 대한 m개 저류층 모델의 각각에 대해, (e-1) 기초자산 격자모형에 따라, 상기 저류층에 추가시추를 하지 않을 경우의 만기시의 제1 기초자산(An)을 계산하는 단계;(e-2) 기초자산 격자모형에 따라, 상기 저류층에 추가시추를 할 경우의 만기시의 제2 기초자산(Bn)을 계산하는 단계;(e-3) 평가 격자모형에 따라, (상기 제1 기초자산) 및 (상기 제2 기초자산에서 시추비용을 제한 값) 중 큰 값을 산출하는 단계; 및 (e-4) 상기 (e-3)단계에서 산출된 값에 기초하여 상기 실물옵션의 현재가치(C)를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 저류층 모델을 생성하는 (a)단계가, (a-1) 생산량 예측에 관한 다수의 목적함수를 설정하는 단계;(a-2) 비지배정렬 유전 알고리즘-II(NSGA-II)을 이용하여, 상기 목적함수들의 해들 중 기설정된 목표 수준에 기초하여 해들을 선택하는 단계; 및 (a-3) 상기 (a-1)단계 및 (a-2)단계를 기설정된 세대 수에 이르기까지 반복하여 파레토 최적면을 도출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 해를 선택하는 (a-2)단계가, (a-2-1) 소정 개체수의 부모 해(Gp)로부터 교차 및/또는 변이에 의해 상기 소정 개체수의 자손 해(Go)를 생성하는 단계(S130);(a-2-2) 상기 부모 해 및 자손 해들의 각각에 대해 목적함수값을 계산하는 단계(S140);(a-2-3) 비지배 정렬에 의해 각 해에 순위를 할당하고 군집거리 정렬에 의해 각 해의 군집거리의 크기를 계산하는 단계; 및 (a-2-4) 상기 순위 및 군집거리 크기에 기초하여 소정 개체수의 해를 선택하는 단계(S160);를 포함하는 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 순현재가치(NPV)는, 기설정된 소정 시간 간격마다 예측된 현금흐름(cash flow)을 현재가치로 할인한 값들의 합산값인 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 시나리오의 개수(k)는, 상기 저류층 내에 추가로 시추할 유정 위치의 경우의 수 및 시추시기의 경우의 수의 곱인 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 (d)단계에서, 상기 변동성(σ)은 상기 k개의 시나리오의 각각에 대해, 각 시나리오마다 상기 m개의 저류층 모델의 각각의 NPV에 기초하여 각 저류층 모델마다 변동성을 산출하는 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
7 7
삭제
8 8
삭제
9 9
제 1 항에 있어서, 상기 (f)단계가, (f-1) 상기 k개의 시나리오의 각각에 대해, 상기 m개의 저류층 모델의 실물옵션의 현재가치(C)를 이용하여 k개의 시나리오 각각의 실물옵션의 현재가치(C)의 기대수익을 산출하는 단계; 및 (f-2) 상기 산출된 각 시나리오의 기대수익을 비교하여 기대수익이 가장 큰 시나리오를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 저류층의 생산성 평가 방법
10 10
제1항 내지 제6항 및 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 서울대학교 산학협력단 에너지기술개발사업 유ㆍ가스 저류층 생산특성 평가 및 공저시스템 완결기술 개발