Tilbake til søkeresultatene

PETROMAKS2-Stort program petroleum

URE 2014-18 Integration of Seismic, Well and Production data constrained by Physical/Geological Models

Alternativ tittel: URE 2014-18 Sammenstilling av seismikk-, brønn- og produksjonsdata basert på fysiske/geologiske modeller.

Tildelt: kr 8,8 mill.

Populærvitenskapelig presentasjon: Hydrokarbonforekomster i Norge er offshore og ligger på et par tusen meters dyp. Bergartene i reservoarene er heterogene med sand og skifer lag samt ulike hydrokarbon kildebergarter. Porene i bergartene er fyllt med brine (saltvann), olje eller gass. For å utvinne olje og gass på en effektiv måte må en ha et pålitelig kart over bergartene og porefyllingene. Fokus i dette prosjektet er på denne type reservoarbeskrivelse. Denne kartleggingen må baseres på geologisk forståelse, samt relativt pålitelige observasjoner i et fåtall brønner og enorme mengder seismiske data med svært varierende informasjonsinnhold. I prosjektet benytter vi avansert sannsynlighetsteori og statistiske modeller, såkalt Bayesiansk romlig inversjon, til å sammenstille disse informasjonsbærerene. Vi tallfester også usikkerheten i reservoarbeskrivelsen. Videre modellerer vi endringene i olje og gass innholdet ved å sammenstille produksjonsdata og matematiske modeller for flyt i porøse media. Forskningsarbeidet utføres av Phd-studenter under veiledning av professorer i matematiske og petroleumstekniske fag, i nært samarbeid med petroleumsrelatert næringsliv. Viktigste resultater så langt finnes i seismisk full bølgeform inversjon med usikkerhetsanslag, seismisk bayesiansk inversjon med multi-modale prior modeller samt bassengmodellering betinget på seismiske data.

Virkninger og effekter av Prosjektet: - Norsk petroleums sektor har fått tilført høy-kvalitets arbeidskraft med matematisk-statistisk kompetanse - gjennom åtte Phd-kandidater samt mer enn 15 MSc-kandidater - langt de fleste av dem norske statsborgere. - URE-sponsor næringsliv er blitt utfordret på måten reservoar-beskrivelse utføres - ny metodikk samt prosedyrer for usikkerhets-kvantifisering er utviklet. - Metodikk innen romlig statistikk inspirert av 'sub-surface' anvendelser er utviklet - dette kan komme til nytte i andre anvendelser - samt at det utvider det statistiske metode-tilfang. - Norsk U&H-sektor synliggjør høy statistisk kompetanse utenlands - dette letter internasjonalt samarbeid på mange områder. - URE-prosjektet har bidratt til heving av mye undervisning på Institutt for matematiske fag, NTNU - som rekrutterer mange av Norges aller beste studenter - uvurderlig viktig !

Project summary: Reservoir characteristics should be represented by a two-level model: top-level as a categorical lithology/fracture/fluid representation and bottom-level as continuous variations within the lithology/fluid classes. The reservoir model sh ould be stochastic in order to represent heterogeneities and to provide predictions with associated uncertainties. The primary reservoir specific informant is seismic data calibrated to well observations - whenever available. The seismic data has good s patial coverage. It is, however, unprecise since it is indirectly collected at the earth's surface, and this uncertainty has large impact on the reliability of the reservoir model. Assessment of this uncertainty in seismic data remain a challenge. Modell ing of spatial categorical variables like lithology/fluids is complicated because of vertical orderings and large-scale lateral patterns, and due to convolution of the seismic data. Moreover, the impact of a high-contrast thin, lateral lithology unit on h ydrocarbon depletion is dependent on structural features like fracturing. Many challenges remain in assessing lithology/fracture/fluid characteristics from seismic and well data. The hydrocarbon depletion is associated with large uncertainties caused by lack of knowledge about both initial state and dynamic properties of the reservoir. Time-lapse seismic data combined with dynamic data from wells provide important information about the depletion process. Many challenges related to assimilation of dynamic seismic and well data and assessment of depletion uncertainties remain. The stochastic reservoir modelling will be cast in a Bayesian inversion setting which includes uncertainty assessment. The research will focus on: . Topic A: Assessment of seismic velocities from seismic data . Topic B: Lithology/fracture/fluid inversion from well and seismic data . Topic C: Fluid monitoring from time-lapse seismic and production data

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

PETROMAKS2-Stort program petroleum