2024

2023

2022

2021

2020

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

The research system

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Ground-breaking research

Portefølje Samisk ikon

Sámi society and culture

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Democracy and global development

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Welfare, culture and society

Portefølje Helse ikon

Health

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Climate and environment

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Land-based food, the environment and bioresources

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energy and transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Enabling technologies

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovation

LTP Climate, environment and environmentally friendly energy

Climate and loss of natural diversity

Internationalization

Societal security and civil preparedness

Renewal in the public sector

Velferdstjenester

Frontpage Image

Marine icon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Oceans and coastal areas

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Enabling and industrial technologies

Trust and community

Professional environment

High quality and accessibility

LTP Climate

Strengthened competitiveness and innovation capacity

LPT Health

 An innovative business community

LTP3 Helse

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Et innovativt næringsliv ikon

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Marin ikon

Forsidebilde

Statistics

Prosjektbanken presenterer statistikk og informasjon om prosjekter med finansiering fra Forskningsrådet fra 2004. Statistikken er fordelt på blant annet tema, år, geografi og organisasjon. Prosjektbanken gir også detaljert informasjon om de enkelte prosjektene.

...or see the summary and other information about the projects you have selected

Portfolios

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

How the grants are distributed between organisations, counties, subject areas etc....

Here are some examples of searches you can perform in the Project Databank

All long term plan objectives

About Text Queries

No thematic area or topic related to the project

has received funding in the programme period

No popular science description is available

have received funding in the programme period

The project with project number {{project number}} was not found

Technical description

Woops, something went wrong. Please refresh the page. If the error persists, please contact us.

We could not find what you were looking for

See statistics related to this LTP objective

See projects related to this LTP objective

related to this LTP objective have received grants

has been granted to projects related to this LTP objective

has been granted to projects related to this portfolio

related to this portfolio have received grants

About Prosjektbanken

Energidepartementet

Kunnskapsdepartement

Arbeids- og inkluder

Nærings- og fiskerid

Matematikk og naturvitenskap

Teknologi

Rogaland

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Uttesting og kommersialisering av FoU

LTP3 Hav og kyst

LTP3 Petroleum og mineraler

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Miljøvennlig energi og lavutslippsløsninger

LTP3 Muliggjørende og industrielle teknologier

LTP3 IKT og digital transformasjon

Næringsliv

Portefølje Energi og transport

Portefølje Innovasjon

Portefølje Muliggjørende teknologier

Portefølje Forskningssystemet

Programmer

Innovasjonsprosjekt

IKT forskningsområde

Bransjer og næringer

Digitalisering og bruk av IKT

Petroleum

Politikk- og forvaltningsområder

Nordområdene

Anvendt forskning

Klimarelevant forskning

Kutt i utslipp av klimagasser

Lavutslipp

Kommersialisering

Verifisering, pilotering, demonstrasjon (ny fra 2014)

Ettersom flere mennesker lever lenger, trenger vi flere helsetjenester, spesielt for akutte helseproblemer. Dette legger mye press på helsesystemet vårt, som inkluderer hjemmeomsorg, sykehjem, lokale klinikker og sykehus. For å sikre at vi kan ta vare på alle i fremtiden, må vi finne måter å hjelpe eldre mennesker med å holde seg sunne og unngå å trenge mye omsorg.
PAI-prosjektet jobber med dette problemet. Prosjektet bruker kunstig intelligens (KI) for å forutsi hvilken type omsorg eldre mennesker kan trenge ved å se på helsedata. Ved å oppdage helseproblemer tidlig, kan vi ta skritt for å forhindre at de blir verre. Dette kan bety at vi forhindrer fall i sykehjem eller endrer en persons medisinering på deres lokale klinikk. Dette bidrar til å unngå sykehusopphold, som kan være dyre og stressende.
Imidlertid er det vanskelig å forutsi helsebehov fordi dataene vi har kan variere mye. Det kan være forskjellig avhengig av hvor personen bor, og hvilke helseproblemer de har. For å håndtere dette, jobber PAI-prosjektet med mennesker som mottar omsorg og helsearbeidere for å utvikle KI-verktøy. Prosjektet tester disse verktøyene i virkelige situasjoner i Spania, Sverige og Norge.
Prosjektet bruker en blanding av metoder for å samle inn og analysere data. Dette inkluderer både tall (kvantitative data) og folks erfaringer og meninger (kvalitative data). Målet er å hjelpe eldre mennesker ved å gi dem riktig omsorg til rett tid, forhindre at skader og sykdommer blir verre. Det hjelper også helsearbeidere ved å sørge for at ressursene brukes effektivt og skaper et godt arbeidsmiljø. Løsningene de finner kan brukes på mange forskjellige steder.

As the population ages, the demand for healthcare services increases, including acute care. This puts a strain on healthcare resources, making efficient care management crucial at all levels - home, nursing homes, primary care, and hospitals.
The PAI project aims to address this challenge by using artificial intelligence (AI) to predict the care needs of older individuals. By analyzing patient monitoring data, the project can detect early signs of health or functional decline. This allows for preventive measures to be taken, reducing the need for costly acute care and aftercare. For example, hospitalizations can be prevented by avoiding falls in nursing homes or adjusting medication in primary care.
However, predicting the care needs of older patients is not straightforward. It involves dealing with varying data availability, quality, and potential interventions across different care levels and diagnoses. To tackle this, the PAI project uses a design science approach and a multiple case study design. It develops analytics in collaboration with care recipients and healthcare practitioners and implements them in real-life settings in Spain, Sweden, and Norway.
The project uses a mixed-methods strategy for data collection and analysis, combining quantitative and qualitative elements. This includes the thematic interpretative analysis of meeting notes, interviews, and observations, as well as the statistical longitudinal trend analysis of Key Performance Indicators in the respective healthcare systems.
The benefits of the PAI project are twofold. Older individuals receive adequate early care, preventing injuries and the worsening of diseases. Healthcare staff can use their resources more effectively, creating a sustainable and satisfying work environment. The outcomes of the project are scalable and can be applied in various contexts, making it a valuable contribution to the future of European healthcare.

Predicting Care Needs of Older Adults in the Healthcare System through AI-enabled Analysis of Patient-Monitoring Data

Målet for FUSE er å utvikle kunnskap og metoder for energieffektive og trygge skipsoperasjoner ved å kombinere KI og skips hydrodynamikk som muliggjør raske utslippsreduksjoner fra den globale flåten gjennom neste generasjons ruteoptimalisering.


Hovedideen er å utvikle metoder for mer nøyaktige numeriske modeller for skipsytelse, inkludert både energi- og bevegelsesegenskaper, ved å bruke kunstig intelligens i kombinasjon med klassisk hydrodynamikk. Tradisjonelle hydrodynamiske modeller er basert på grunnprinsipper og reflekterer fysiske lover. Kunstig intelligens kan trenes på operasjonelle data til å finne nye sammenhenger i dataene utover det man vet fra fysikkens lover. Begge tilnærmingene har sine fordeler og ulemper, og vi tar sikte på å kombinere det beste fra begge tilnærmingene og utvikle hybridmodeller. 
Potensielle effekter av de nye skipsmodellene vil evalueres gjennom bruk i ruteplanlegging.

Som utgangspunkt vil vi samle brukerkrav fra industripartnerne med fokus på to utvalgte brukstilfeller; deep sea og fergedrift. Forskningsaktivitetene vil dekke dataanalyse, KI og skipshydrodynamikk og reiseoptimalisering og beslutningsstøtte. Relevante forskningstemaer innebærer å sammenligne de ulike tilnærmingene for å estimere skipsytelse, vurdere nøyaktighet og gyldig bruk av modellene og evaluering av modellenes sensitivitet og anvendelighet. Til slutt vil den potensielle effekten av å bruke hybridmodeller i reiseoptimalisering bli undersøkt og demonstrert. En ph.d.-kandidat vil bli utdannet fra NTNU med fokus på å fusjonere KI med skipshydrodynamikk. 

Prosjektpartnerne er SINTEF Ocean, SINTEF Ålesund, NTNU, Torghatten, Vard Electro, NAVTOR og G2 Ocean.

The FUSE vision is to rapidly reduce emissions from the global fleet by unlocking the full potential of operational data through fusing AI and ship hydrodynamics for next generation voyage optimization. The main idea is to develop theoretical approaches and methodology utilizing the potential of using AI in combination with classical hydrodynamics to develop more accurate numerical models for ship performance, including both energy and motion characteristics. Traditional hydrodynamic models are based on first-principle, reflecting physical laws. AI-based models which uses operational data are used to establish a statistical relationship between inputs and outputs. Both approaches have their pros and cons, and we aim to fuse the best of both approaches and develop hybrid models as input to voyage planning and onboard decision support systems.  As a starting point, we will gather user requirements from the industrial partners focusing on two selected use cases; deepsea and ferry operations. The industry partners will be involved during the whole project period ensuring that the competence and results can be exploited into their product and services. The industry partners will contribute with operational data from their ships as research data. 

The research activities will cover data analytics, AI and ship hydrodynamics and voyage optimization and decision support. Research partners are SINTEF Ocean, SINTEF Ålesund, and NTNU. A PhD candidate will be educated from the NTNU with supervisors from Marine Technology and Engineering Cybernetics with focus on fusing AI with ship hydrodynamics. Relevant research topics involve comparing the different approaches for estimating ship performance, considering accuracies and valid usage of the models and evaluation of sensitivity and applicability of the models. Finally, the potential impact of using hybrid models in voyage optimization will be investigated and demonstrated.

Fusing AI and Ship Hydrodynamics for Next-Gen Voyage Optimization

mSpider: a universal “digital adaptor” to extract physical activity and health data from wearable sensors

I Nordsjøen finnes det organisk rike leirlag som har blitt begravd til flere kilometers dyp. Når slike leirlag blir begravd til flere kilometers dyp, blir de så varme at de begynner å generere olje og gass. Av all oljen og gassen som har blitt generert i Nordsjøen, har hele 98% lekket ut til havet over geologisk tid. Men hvor skjer dette? Hvor mye lekker ut? Hvilke miljøkonsekvenser har det? Hvordan påvirker det planer for CO2-lagring at væsker kan sive ut naturlig noen steder? Og kan det gi ny innsikt i hvor man bør lete etter olje og gass? Dette er spørsmål som InFluSe-prosjektet skal svare på. 

InFluSe står for "Integrated study of Fluid Migration and Seepage in the Southern Norwegian North Sea - Impact on Hydrocarbons, Environment, and CO2 storage". På grunn av de viktige konsekvensene hydrokarbonlekkasje i Nordsjøen har, er det mange som er interessert i dette prosjektet. Prosjektet ledes av Universitetet i Bergen, og har partnere fra industri, akademia og statsadminstrasjon, og disse partnerene inkluderer UiT, Equnior, Vår Energi, AkerBP, Aarhus Universitet, Geomar Kiel, Havforskningsinstituttet og Sokkeldirektoratet. 

I løpet av det første av fire år, skal vi ansette fire PhD-kandidater og gjennomføre et tokt på 20 dager med forskningsskipet G.O. Sars. Den første av PhD-stipendiatene skal bruke satellittdata til å undersøke hvor, når og hvorfor olje lekker i Nordsjøen. Den andre PhDen skal undersøke eksisterende brønn-, kjerne- og seismikk-data fra Nordsjøen for å finne ut hvilke veier hydrokarbonene migrerer under bakken. Den tredje skal samle inn og prosessere nye høy-oppløselige 3D-seismiske data over områder med mye lekkasje for å undersøke hvordan hydrokarbonene kommer seg gjennom takbergartene. Den siste skal undersøke geokjemiske og biologiske prøver fra hydrokarbonoppkommene for å finne ut hvor de kommer fra, hvor lenge de har vert aktive, og hvilke påvirkninger de har på miljøet.

In the Southern Norwegian North Sea (SNNS), analysis of satellite radar data supported by recent scientific cruise activity reveals a previously unknown pattern of natural oil seepage. This seepage pattern indicates the presence of a widespread and previously unknown hydrocarbon migration system. Combined with the extreme availability of subsurface data in the study area and our ability to conduct scientific cruises with state-of-the-art research vessels, the observed seepage pattern makes it possible to characterize and understand migration of fluids in sedimentary basins from source to seep, at a hitherto unparalleled level of detail. Through an integrated and cross-disciplinary research program, the InFluSe project partners will create a complete understanding of hydrocarbon migration and seepage in the SNNS through two scientific cruises, a comprehensive analysis and modelling program, and education of 4 PhDs and >10 MScs in the disciplines of geomatics, subsurface geology, geophysics and geochemistry. Firstly, we will determine the hydrocarbon migration pathways in the SNNS area and develop a baseline of natural hydrocarbon seepage in terms of distribution and rates that past and potential future well-related emissions can be evaluated against. Secondly, improved knowledge about distribution and rates of hydrocarbon seeps in the Norwegian North Sea will make it possible to assess the geological contribution of hydrocarbons, carbon and methane (the most important greenhouse gas after CO2) to the environment and atmosphere, something that is poorly understood from both a conceptual and regional perspective, and may be exacerbated by the shallow depth of seepage here. Thirdly, several CO2 storage licenses are in place in the SNNS and the impact of the observed seepage on the CO2 storage integrity in these areas will be addressed by InFluSe. Finally, understanding of pathways of hydrocarbon migration will help improve play models and de-risk exploration prospects.

Integrated study of Fluid Migration and Seepage in the Southern Norwegian North Sea - Impact on Hydrocarbons, Environment, and CO2 storage

Exploring ebselen Derivatives for Parkinson's Disease Therapy

Novel vaccine platform for animal health

Autonomous Hooking System (AHS): Enhancing Safety and Efficiency in Lifting and Handling Operations

Limb wounds in horses are common, however healing is exceedingly slow and fraught with complications. Contrary to body wounds, limb wounds demonstrate only a small amount of wound contraction. The specialist procedure of applying split-thickness skin grafts to limb wounds stimulates wound contraction by unknown mechanisms. The objective of this project is to identify those mechanisms to develop a treatment strategy for equine limb wounds for use in general  practice. Limb wounds are severely impacting animal welfare due to an extended healing/treatment duration, and the risk of euthanasia due to a poor functional outcome. By stimulating wound contraction, healing time will be reduced, and the functional outcome improved, directly benefitting the welfare of wounded horse and reducing treatment cost for the owner. Aim: To identify dermal components stimulating wound contraction, and to develop this knowledge into future state-of-the-art treatment of equine limb wounds for use in general practice. Hypotheses: i) Application of dermal fractions to collagen gels seeded with equine fibroblasts will increase gel contraction in vitro; ii) Application of dermal fractions to experimental limb wounds in vivo, will increase wound contraction resulting in a faster healing time versus wounds treated by conventional methods. Methods: i) The contractile effect of different dermal components will be assessed in a collagen gel/ fibroblast model; ii) Identified dermal components will be tested in a standardized experimental limb wound model in vivo (n=5). Ultimately, results from this project are expected to improve wound treatment in horses, directly impacting animal welfare by reducing healing time and improving the functional outcome of wounded horses. This will also directly benefit horse owners and caretakers and making veterinarians able to offer better treatment solutions.

HESTEFORSK - Raskere og bedre sårheling hos hest med autologe hudkomponenter

Developing Gene Therapy for Brain Diseases

By step-change EURAD-2 means a new era via a more effective and efficient public research, development and demonstration (RD&D) in Europe, and a deepening of research cooperation between MS having different radioactive waste inventories, and with programs at various stages of development. 

The scope of EURAD-2 builds upon the achievements of EJP EURAD-1 and EURATOM PREDIS. At a strategic level it is structured by the EURAD-1 Roadmap, while the prioritized scope refers to the updated Strategic Research Agenda (SRA)6. EURAD-2 continues to collaboratively develop, maintain and consolidate at the European level the scientific and technical basis of RWM, including disposal.

The scope of EURAD-2 includes scientific and technical activities on all steps (from “cradle to grave”) of RWM:
- Radioactive waste inventory including steps to minimize final radioactive waste to be managed;
- Radioactive waste characterization & processing (including pre-treatment, treatment and conditioning);
- Interim storage of radioactive waste; and
- Disposal solutions – with the main focus on geological disposal of spent fuel, high-level waste (HLW) and long-lived intermediate level waste (ILW).

Specific RD&D required for near-surface or surface disposal and low-level waste (LLW), will be addressed.Nuclear facility dismantling and decommissioning activities are however excluded, although interfaces, and particularly aspects that impacts final disposal could be considered.

The project aims to connect with the wider European Community through, e.g., SNETP, NEA, DigiDECOM community, IGDTP, IAEA, ENSREG, ERDO Association,  and will encourage interaction between different national programmes.

EUROPEAN PARTNERSHIP ON RADIOACTIVE WASTE MANAGEMENT 2 (EURAD-2)

ForBio - Forskerskole i Biosystematikk

Midlene fra UNI-MUSEER-Strat.satsing univ.museer fordelt på år

Midlene fra UNI-MUSEER-Strat.satsing univ.museer fordelt på fylker

Midlene fra UNI-MUSEER-Strat.satsing univ.museer fordelt på fagområde

Research Director

ForBio - Research School in Biosystematics was an RCN project from 2011-2020 which focused on training a new generation of biosystematists to meet society's need for biodiversity expertise. Biosystematics includes research on morphological, genetic, and geographic variation in species and species groups, the processes that cause the variation, and evolutionary relationships. Taxonomic knowledge is fundamental for such studies and a prerequisite to assess and understand our biodiversity. Biosystematics is the core discipline of natural history museums and inextricably tied to museum collections, and fundamental to understanding biodiversity.
ForBio ensures long-term recruitment of top-tier biosystematists to the university museums, and accomplishes our natural history museums social responsibility, as stated by the Norwegian Ministry of Education and Research (2007-2008). It empowers us to preserve, develop and connect expertise in traditional descriptive taxonomy-, field- and collection-based studies with modern molecular and process-oriented systematics. ForBio's vision is to meet the community's need of biodiversity information by strengthening research and expertise in biosystematics through: (1) linking research communities in the Nordic countries into a research and education network; (2) providing a high-quality PhD and postdoc research training program embedded in an active research environment at the highest international standard; and (3) contributing to increased knowledge of Nordic biodiversity through (1) and (2) above, and also by offering courses to other target groups such as Bachelor and Master students, volunteers in inventories, non-professional biologists, and professional biologists working at state, county and municipality-level as well as non-governmental organizations.

ForBio organized courses, workshops, and annual conferences, and provided travel grants allowing members to work with specific collections, to learn new preparation techniques from experts, and to discuss taxonomic problems with people with a similar scientific focus but situated at other institutions. It organized courses in both general and highly specialized floristics and faunistics, as well as theoretical and practical courses covering species descriptions, nomenclature, scientific illustration techniques, basic and advanced phylogenetics, DNA barcoding, bioinformatics, advanced morphometry, and many other topics (www.forbio.uio.no/event). ForBio has had the possibility to arrange highly attractive unique courses with exceptional international teachers made available through the ForBio coordinators professional networks.

Biosystematics includes studies of morphological, genetic, and geographic variation in species and species groups, the processes that cause the variation, and evolutionary relationships. Taxonomic knowledge is fundamental for such studies and a prerequisite for biodiversity estimates. Biosystematics is the core discipline of natural history museums and inextricably tied to museum collections, and fundamental to understanding biodiversity. While society's need for high-quality information on biodiversity is rapidly increasing, there has been a general reduction of biosystematics as a research discipline nationally and internationally. The now well established Research School in Biosystematics (ForBio) has been an important step in reversing this trend. ForBio links the fragmented and often small research environments in the Nordic countries into an internationally strong platform for research and research training, thereby significantly improving the research training and ensuring long-term recruitment. A portfolio of intensive courses are coordinated by active researchers at the four Norwegian natural history museums within the universities' regular education program. The courses provide a solid theoretical and practical understanding of the subject and include a wide range of nomenclature, taxonomic practices and principles, phylogenetics, bioinformatics, and field courses providing a broad knowledge of species in their ecological settings. Distribution of resources and courses, joint advisory groups, progress meetings, joint web site, workshops, and annual conferences secure a strong network. ForBio will continue to be organised as an open network headed from the Natural History Museum, Oslo, and with one representative each from Bergen Museum, Museum of Natural History and Archaeology, NTNU, Trondheim, and Tromsø University Museum, constituting the executive staff. We apply for a five-year extension to continue develop ForBio as a network-based research school.

ForBio - The Research School in Biosystematics

Prosjektet Digital Brønnintervensjon (DWI) har som mål å bygge en plattform som redusere kost
og energiforbruk for brønnintervensjoner. Denne plattformen vil øke kvalitet og effektivisering av
intervensjon operasjoner, og sørge for at reservoarene blir produsert mest mulig optimalt ved bruk
av eksisterende infrastruktur.

Dette prosjektet har fullført Petromaks2-programmet med suksess og omfanget i det kommende IPD prosjektet vil være å videreutvikle teknologi og metoder for å sikre en betydelig verdiskaping

Oljeselskapene har idag store utfordringer med enkelt å identifisere brønnkandidater som har
behov for intervensjon. Når kandidatene endelig er identifisert bruker selskapene mye tid på å
definere og designe brønnutstyr som idag er tungt og omstendelig manuelt arbeid. Bruken av
operasjonelle sanntidsdata og assisterende eksperter på land til å støtte operasjoner er begrenset
idag grunnet mangel på dataoverføringer under operasjonene. Digitalisere verktøy og forbedre
arbeidsprosessene på plattformene vil åpne for samarbeid i sanntid mellom disipliner på land og
på rig. Dette vil kunne bidra til trygg og effektiv endring av planer ved bruk av moderne konsepter
som læringsmetoder i kombinasjon med lett tilgang til historisk data. Arbeidsprosessene vil bli
strømlinjeformet og risikovurderinger forbedret.
Gjennom dette prosjektet vil DWI plattformen bygge fundamentet for å kunne muliggjøre
fjernstyring av operasjoner. Dette vil fremme en mer miljøvennlig tilnærming av intervensjoner, og
er i tråd med FNs bærekraftig utviklings mål. Dette muliggjør blant annet;

- Effektivt samarbeid
- Ende-til-ende intervensjoner som minimerer risiko av menneskelige feil og tid brukt i operasjoner
- Tilrettelegger for fjernstyrte operasjoner som reduserer behovet for personell på rigg
- Operasjonelt automatisk diagnostikk og pro aktive intervensjoner
- Optimaliserer operasjonstid

The NCS is becoming more mature, and it is expected a growing need of intervention. Intervention is either done by vessel or rig with a fuel consumption between 15-60 tonnes a day. The average time spent on intervention is 7 days. At the same time, the industry have committed to cut 40% emission by 2030, and close to zero by 2050. These conflicting challenges create a need for more effective and precise working methods and new forms of collaboration in relation to well interventions, made possible by data and collaborative workflows .
Altus Intervention and Equinor have together through the IPN-project (ES665706) developed working methods and tools for end-to-end smart intervention, which “connects the dots” in the fragmented value chain of well interventions. 
The underlying idea of the development of the DWI platform is to reduce costs and emissions of well intervention operations and to improve quality of the operation. This will in turn increase production and value creation and ensure that oil and gas reservoirs are produced optimally with the existing well infrastructure.

Together with NORCE and Equinor, the consortium aim for development and qualification of real time simulation engine for well interventions, connected with multiple third-party real-time data sources which again enables contextualised remote operations in the DWI -across the value chain.

Contextualised Digital Well Intervention

Prosjektet Digital Brønnintervensjon (DWI) har som mål å bygge en plattform som redusere kost og energiforbruk for brønnintervensjoner. Denne plattformen vil øke kvalitet og effektivisering av intervensjon operasjoner, og sørge for at reservoarene blir produsert mest mulig optimalt ved bruk av eksisterende infrastruktur. 

Oljeselskapene har idag store utfordringer med enkelt å identifisere brønnkandidater som har behov for intervensjon. Når kandidatene endelig er identifisert bruker selskapene mye tid på å definere og designe brønnutstyr som idag er tungt og omstendelig manuelt arbeid. Bruken av operasjonelle sanntidsdata og assisterende eksperter på land til å støtte operasjoner er begrenset idag grunnet mangel på dataoverføringer under operasjonene. Digitalisere verktøy og forbedre arbeidsprosessene på plattformene vil åpne for samarbeid i sanntid mellom disipliner på land og på rig. Dette vil kunne bidra til trygg og effektiv endring av planer ved bruk av moderne konsepter som læringsmetoder i kombinasjon med lett tilgang til historisk data. Arbeidsprosessene vil bli strømlinjeformet og risikovurderinger forbedret. 

Gjennom dette prosjektet vil DWI plattformen bygge fundamentet for å kunne muliggjøre fjernstyring av operasjoner. Dette vil fremme en mer miljøvennlig tilnærming av intervensjoner, og er i tråd med Petromaks2 programplanen og FNs bærekraftig utviklings mål. 

DWI vil være en programvare som forbedrer og knytter dagens fragmenterte arbeidsprosessene helt fra planlegging av en operasjon til gjennomføring og rapportering. Dette muliggjør blant annet;

- Effektivt samarbeid 
- Ende-til-ende intervensjoner som minimerer risiko av menneskelige feil og tid brukt i operasjoner
- Tilrettelegger for fjernstyrte operasjoner som reduserer behovet for personell på rigg
- Operasjonelt automatisk diagnostikk og pro aktive intervensjoner 
- Optimaliserer operasjonstid

The underlying idea of the development of the Digital Well Intervention (DWI) platform is to reduce the cost and energy consumption of well intervention operations while improving quality of the solution. This will in turn increase production and value creation. The platform is to ensure that the oil and gas reservoirs are produced optimally with the existing well infrastructure. The challenges for oil companies are several including ability to identify intervention candidates easily and with little effort, and the ability to define and design the intervention tool string without a heavy, cumbersome, and manual interaction with multiple vendors. Furthermore, in today’s setting, the use of real-time data to correct operation and bring in expert users during an operation is very limited. Digitising the tools and actions on the rig will open-up for real-time collaboration and alteration of plans on the fly using modern concepts like learning methods combined with easy access to historical data. The work processes will be streamlined and iprove risk assesments support.

Through this project the DWI platform will enable remote operations and promote a more environmental approach to interventions. This is in line with the priorities of the Petromaks2 program plan  and UN sustainability goals.

The DWI will be a software that connects the fragmented workflow interventions experience today from planning through execution and reporting, enabling: 

-	Efficient collaboration
-	Assisted end to end interventions eliminating risk of human errors and time spent 
-	Allowing real remote operations, reducing personnel on board (POB)
-	Automated diagnostics and operations and proactive intervention
-	Minimizing Non-productive Time (NPT)

0 projects

DEMO2000-Prosjektrettet teknologiutv. petroleumsvirksomhet

Contextualised Digital Well Intervention

Awarded: NOK 10.0 mill.

Project Period: 2022-2024

Location: Rogaland

PETROMAKS2-Stort program petroleum

Digital Well Internvention

Awarded: NOK 15.0 mill.

Project Period: 2020-2022

Location: Rogaland