각 생산정을 포함하는 저류층의 평균 압력을 산출하는 단계; 포집시설(Gathering Unit, GU)의 개수를 결정하는 단계; SA알고리즘을 이용하여 목적함수(objective function)가 최소가 되도록 플로우라인의 총 길이를 결정하는 단계; 상기 포집시설의 위치를 결정하는 단계; 및상기 결정된 포집시설의 위치와 및 플로우라인의 길이에 대응하여 유동성을 고려하여 상기 GU의 위치와 플로우라인의 길이를 수정하는 단계;를 포함하고,상기 생산정을 포함하는 저류층의 평균 압력을 산출하는 단계는, 상기 저류층의 타겟필드(target field)의 데이터를 입력받는 단계;각 생산정의 초기가스매장량(initial gas in place ; 이하, IGIP로 칭함)을 산출하는 단계; DCA(decline curve analysis)를 이용하여 일일계약생산량(MDCQ)를 산출하는 단계; 및IGIP와 p/z의 그래프로 나타내고 상기 그래프 상에 생산감퇴곡선을 생성하여 상기 DCA로 산출한 MDCQ를 상기 생산감퇴곡선에 입력하고 평균압력을 산출하며 상기 생산정의 생산가능량을 산출하는 단계;를 포함하며,상기 GU의 개수를 결정하는 단계는, 플로우라인 설치할 현장의 생산정 자료를 입력받는 단계; 및상기 생산정 자료를 입력으로 하여 최적의 포집시설의 개수를 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network)을 이용하여 시뮬레이션하는 단계;를 포함하는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

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제1항에 있어서, 상기 생산정 자료는, 저류층의 투수성(permeability), 저류층의 압력(pressure), 생산정의 두께(Net pay thickness), 생산량(Production rate), 영역 정보(Area)를 포함하여 구성되는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

제1항에 있어서, 상기 포집시설(Gathering Unit, GU)의 위치를 결정하는 단계는, 각 생산정에서 노달분석을 통해 계산한 최적생산유량 qg과 생산량 재분배 과정을 통해 할당한 목표운송유량 qij를 각 생산정마다 비교하는 단계; 및소정의 생산정에 대하여 최적생산유량 qg가 목표운송유량 qij미만인 경우 상기 GU의 위치를 상기 소정의 해당 생산정 방향으로 △q만큼 이동시키는 단계;를 포함하여 구성되는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

제1항에 있어서, 상기 플로우라인의 길이를 결정하는 단계는, 상기 GU 개수를 입력받는 단계; 및상기 GU의 위치를 변화시키면서 총 플로우 라인의 길이가 최소가 되도록 상기 총 플로우라인의 길이를 계산하는 단계;를 포함하는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

제1항에 있어서,상기 플로우라인의 길이를 수정하는 단계는, 각각의 시추공에 생산량 재분배(rate allocation)를 통해 산출된 유량을 입력하고 정두압력을 계산하여 노달분석을 수행하는 단계; 상기 노달분석을 통해 계산된 유량의 결과값과 목표운송유량의 차이를 계산하는 단계; 상기 목표운송유량의 차이를 플로우라인 길이로 환산하는 단계; 생산정에 유동이 발생하는 지의 여부를 판단하는 판단단계; 상기 판단단계에서의 판단결과 유동이 형성되지 않는 경우에는 목적함수에 변경된 길이를 추가하고, 상기 변경된 길이가 포함된 변경된 플로우라인의 길이를 계산하는 단계; 및상기 모든 생산정에 대하여 유동이 생성되는 경우 모든 생산정에 대하여 유동이 생성되는 플로우라인 네트워크를 구축하는 단계;를 포함하는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

제7항에 있어서, 상기 목적함수(objective function)는 다음의 수학식으로 표시되도록 구성되는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.+CL(Converted Length)여기서, xwel은 생산정의 x좌표 위치, xGU는 포집시설의 x좌표 위치, ywel은 생산정의 y좌표 위치, yGU는 포집시설의 y좌표 위치, CL은 상기 목적함수에 추가되는 변환된 길이(Converted Length)를 나타냄.

제5항에 있어서, 상기 노달분석은, 상기 생산정의 설계 시 평균압력의 자료를 입력하여 상기 생산정의 생산가능량을 산출하도록 구성되는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

제5항에 있어서, 상기 노달분석은, 설계지역의 지질학적 자료를 이용하여 초기가스매장량(initial gas in place ; IGIP)을 산출하여 상기 생산정의 생산가능량을 산출하도록 구성되는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.

제8항에 있어서, 상기 목적함수에 추가되는 변환된 길이(Converted Length)는 다음의 수학식으로 구하도록 구성되는 것인 컴퓨터에 의해 수행되는 인공신경망을 이용한 가스정 생산성을 고려한 플로우라인 네트워크 최적화 방법.여기서, Δq는 최적생산유량 qg으로부터 목표운송유량 qij를 감산한 차이값이고, pb는 플로우라인의 기저압력(base pressure), Tb는 플로우라인의 기저온도(base temperture), 는 플로우라인의 평균온도이며, 는 유입지점에서의 온도(T1), 유출지점에서의 온도(T2)의 평균값으로 나타내고, 는 플로우라인에서의 평균압축도이며, 유입압력인 p1에서의 가스압축도 z1, 유출압력인 p2에서의 가스압축도 z2의 평균값으로 나타내고, γg는 가스 중력(gas gravity)을 나타내고, D는 플로우라인의 직경을 나타냄.