Reservoarmodellering og -simulering

Bedre reservoarsimuleringer gjennom ensemblebasert dataassimilering og optimalisering

Vi utvikler modeller for reservoarsimulering i petroleumsindustrien, blant annet sammenstiller vi modeller med ulik fysikk, verktøy for sammenligning av reservoarsimulatorer og følsomhetsstudier.

Vi arbeider med metodikk for reservoarkarakterisering ved hjelp av automatisert logg-matching og tilgjengelige dynamiske og statiske data. En betydelig del av forskningen har vært rettet mot ensemblebaserte metoder, spesielt ensemble-Kalman-filteret, som bidrar til bedre kvantifisering av usikkerhet.

Dataassimilering og Optimaliseringsgruppen i NORCE Energi er en anerkjent ekspertgruppe innen ensemblebasert dataassimilering og optimalisering for reservoarmodellering og leder store prosjekter med støtte fra petroleumsselskaper og Norges forskningsråd og er aktivt involvert i Det Nasjonale IOR Senteret.

Kontaktperson

Randi Valestrand

Dataassimilering og optimalisering Forskningsleder Data Assimilation and Optimization - Bergen

rava@norceresearch.no
+47 51 87 56 39
+47 934 40 899

I reservoarmodellering arbeides det med utvikling av modeller for reservoarsimulering til bruk i petroleumsindustrien. Innsatsområder er sammenstillelse av modeller med ulik fysikk, verktøy for sammenligning av reservoarsimulatorer og følsomhetsstudier.

I NORCE arbeider vi også med utvikling og testing av metodikk for reservoarkarakterisering gjennom automatisert logg-matching, ved hjelp av tilgjengelige dynamiske og statiske data. Det siste tiåret har fokuset vært på ensemble-baserte metoder, slik som ensemble-Kalman-filteret, som forenkler kvantifisering ved usikkerhet.

I reservoarsimulering arbeides det med metoder for økt pålitelighet i simuleringsresultatene. Innsatsområder er diskretisering i komplekse geologiske formasjoner, metoder for vertikal likevekt og usikkerhetskvantifisering.

Ved reservoarmodellering er prediktive reservoarsimuleringer essensielle for beslutningsstøtte innen reservoarstyring og optimalisering av produksjonen. Den prediktive evnen til reservoarsimulatoren blir vanligvis forbedret ved å utføre ensemblebasert dataassimilering.

Dataassimilering og Optimaliseringsgruppen ved NORCE Energi har verdensledende ekspertise på ensemblebasert dataassimilering og optimalisering for reservoarmodellering. Gruppen leder for tiden to store prosjekter, DIGIRES og 4DSEIS, støttet av 10 petroleumsselskaper og Norges forskningsråd, i tillegg til å være aktivt involvert i Det Nasjonale IOR Senteret.