圧入したCO2の貯留層内での分布を知るために、スライプナー（北海の大規模天然ガスフィールド）等で行われている4次元震探はモニタリング技術として有望です。4次元震探データを取り込んだ貯留層モデルのヒストリーマッチングは1990年代後半から行われ、現在でも注目されている技術の一つです。震探データを貯留層シミュレーション結果と定量的に比較する場合、データ量の多さから自動ヒストリーマッチング手法（遺伝的アルゴリズムDEやPSO、アンサンブルカルマンフィルタEnKF等）を用いる必要があります。自動ヒストリーマッチングにおける目的関数の設定では、震探データと貯留層シミュレーション結果を同レベルで比較しなければならないため、Rock physics model (RPM)モデルやSeismicモデルによるデータ変換が必要です（図）。以上を踏まえてJOEでは文献調査を中心に以下を調査・検討しています。
・プロキシモデルの作成法とそれを用いた自動ヒストリーマッチング
・震探データと貯留層シミュレーション結果のミスマッチを目的関数化する際のワークフロ
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・自動ヒストリーマッチング手法の違いも含めたヒストリーマッチングの各種ワークフロー
の検討・比較
・各種最適化手法の調査・検討
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参考文献
SPE185822-MS Seismic History Matching Using a Fast –Track Simulator to Seismic Proxy
SPE174310-MS Seismic Assisted History Matching Using Binary Image Matching
SPE131453-MS Ensemble Based 4D Seismic History Matching: Integration of Different Levels and Types of Seismic Data
Abul Fahimuddin “4D Seismic History Matching Using the Ensemble Kalman Filter (EnKF): Possibilities and Challenges” PhD Thesis, Department of Mathematics University of Bergen, March 2010
Abul Fahimuddin Center for Integrated Petroleum Research (CIPR) University of Bergen, Norway Petro-elastic Modeling of a North Sea Field: Rock Physics Recipe and ECLIPSE Simulator
船津邦弘 ４D震探データを取り込んだ油層シミュレーション 石油技術協会誌
SPE 142497 Advanced History Matching Techniques Reviewed
