EnSURE: Ensemble Subsurface Understanding - Robustness and Efficiency for increased efficiency in the energy transition
Kunnskap om undergrunnen er avgjørende for vellykket feltutvikling og forvaltning av petroleumsreservoar. Dette gjelder særlig i forbedring av beslutninger relatert til reservoardrenering, vannhåndtering, og redusert energibruk. En datamodell av reservoaret gjør det mulig å utføre numeriske eksperimenter som kan være essensielle for å anslå resultatet av beslutninger som, for eksempel, boring av en ny brønn eller konvertering av en oljeprodusent til en vanninjektor. Siden det er umulig å forstå undergrunnen fullstendig, kan en samling av forskjellige reservoarmodeller brukes til å gi et estimat av usikkerhet i reservoaregenskaper og i reservoaratferd.
Generelt anslår man at reservoarmodeller som reproduserer historiske data er mer pålitelige for å forutsi fremtidig atferd enn modeller som ikke stemmer overens med tidligere observasjoner. Typiske observasjoner inkluderer amplituder av reflekterte seismiske bølger, produksjonsrater, og trykkmålinger i stengte brønner. Integrering av alle relevante typer målinger gir maksimal informasjon som kan brukes for forståelse av undergrunnen og til reduksjon av usikkerhet. Imidlertid, når upassende antakelser gjøres, eller når viktige egenskaper ved en modell utelates, vil det oppstå informasjonstap og de resulterende prognosene kan være både skjeve og ha for lav usikkerhet.
Dette prosjektet tar for seg behovet for kalibrerte reservoarmodeller som kan gi robuste reservoarprognoser og kvantifisering av usikkerhet. Vi fokuserer på utfordringen med effektivitet i algoritmene slik at kalibrering av modellparametere kan oppnås raskere når nye observasjoner blir tilgjengelig. Vi fokuserer på utfordringen med robusthet slik at skjevhet i prognoser reduseres og et mer omfattende spekter av potensielle utfall oppnås. Vi vil oppnå prosjektets mål gjennom utviklingen av en arbeidsflyt som inkluderer kontroll av både modell og data, og ved utvikling av metoder som gir dypere innsikt i manglene ved modell og data. Til slutt anvender vi metodene som er utviklet på virkelige felt for å sikre at metodene vil være nyttige.
Prosjektfakta
Navn
EnSURE: Ensemble Subsurface Understanding - Robustness and Efficiency for increased efficiency in the energy transition
Status
Aktiv
Periode
01.01.24 - 31.12.27
Sted
Bergen
