PETROMAKS2-Stort program petroleum

For å redusere miljøbelastningen fra norsk petroleumsvirksomhet, blir produsert vann ofte reinjisert i dedikerte formasjoner eller gjenbrukt til å øke oljeutvinningen. Slike injeksjonsprosedyrer med dårlig trykkstyring øker risikoen for oppsprekking av de forseglende formasjonene over reservoaret og lekkasje. Mikroseismiske hendelser er en direkte og tidlig indikator for geomekaniske deformasjoner av reservoaret på grunn av stress og trykkendringer. Nye sprekker generert av disse (mikro-) jordskjelvene gir nye lekkasjeveier for de injiserte væskene. Tidlig identifisering av sprekkvekst vil bidra til reduksjon av faren for lekkasjer. Spesielt er disse tidlige indikatorene avgjørende i et skjørt miljø som de arktiske olje- og gassfeltene i Barentshavet. StressLess-prosjektet har hatt til formål å undersøke hvordan man kan kombinerer de to sentrale teknologiene, mikroseismisk og geomekanisk modellering, for å lage et system for tidlig varsling av jordskjelv. To klasser av mikroseismiske hendelser kan defineres som viktige for tidlige varslingssystemer: Klasse I hendelser er (i) væskedrevne; (ii) i reservoaret; (iii) for det meste åpne sprekker; og (iv) viser vanligvis b-verdier som er større enn 1. På den annen side har hendelser i klasse II fundamentalt forskjellige egenskaper: De er (i) stressutløst; (ii) forekommer i en viss avstand fra reservoaret; (iii) hovedsakelig som rene skjærsprekker; og (iv) har typiske b-verdier rundt 1. Klasse II-hendelser er som regel større enn klasse I hendelser. Selv om klasse I-hendelser øker lagringskapasiteten til reservoarene, utgjør klasse II-hendelser en miljørisiko. Det første målet med StressLess-prosjektet var å utvikle data-drevne metoder for å diskriminere mellom klasse I og II mikroseismiske hendelser. Det ble utviklet metoder for automatisert maskinlæring som ga objektive og data-drevne kriterier for å skille mellom I og II hendelser. Det andre målet var å etablere geomekaniske modeller som kunne skille mellom de to typene av mikroseismiske hendelser. Disse modellene bygger på direkte fysiske koblinger mellom poretrykk og spenningsutvikling i bergmassen. Videre må modellene tillate oppsprekking uten at det finnes a priori sprekker. En modell ble utviklet for klasse I hendelser, hvor modellen er volumbevarende med hensyn på volumet av fluid injisert, volumet av fluid i sprekkene og volumet av fluid som har lekket ut i bergmassene. Denne numeriske modellen ble validert mot en analytisk løsning for oppsprekking av en impermeabel og homogen bergart, der det kritiske væsketrykket for oppsprekking er konstant. En annen modell ble utviklet for lav-permeable bergarter, basert på konsepter fra "invasion percolation". Vi fant at "høye" permeabiliteter for de oppsprukne bergartene gir b-verdier tilnærmet 0.8, mens "moderate" permeabiliteter gir høyere b-verdier. En annen forskjell er at "høye" sprekke-permeabiliteter produserer et perkolasjonslignende nettverk av oppsprukne bergarter, mens "moderate" permeabiliteter gir en oppsprekking som utvider seg sirkulært vekk fra injeksjonpunktet. Prosjektet prosesserte data fra offshore Norge og en metode ble utviklet for å hente moment-tensorer fra "Ocean Bottom Cable" stasjoner. Dette er en viktig parameter for å vurdere risikoen for bestemte mikroseismisk hendelser. Denne parameteren legger også verdifulle begrensninger på de geomekaniske modellene.

- NORSAR's work on the offshore data has directly contributed to the proposal development of the SNSnet project. - Experience gained in StressLess regarding moment tensor inversion will give valuable constraints on future event interpretation. The work already confirmed a casing failure recorded as event. Quick identification of the event type has direct impact on decision making for both production and injection, and thus risk mitigation

To reduce the environmental impact from the Norwegian petroleum operations, produced waters are often re-injected in dedicated shallow aquifers or re-used for EOR purposes. Such injection processes and general pressure management pose risks of leakage or even cap-rock failure. Misinterpreted pressure management may result in rapid deformation, often manifested as micro-earthquakes or even larger magnitude earthquakes. The three main knowledge needs targeted in this proposal are: 1)we need to know how to characterize microseismic events such that we can quickly discriminate events to belong to class-I (pressure induced events) or class-II (stress triggered events) type of events 2)we need to understand through geomechanical modelling under which circumstances we can expect class-I and class-II type of events 3)we need to increase the competence in integrating real-time microseismic monitoring with geomechanical modelling such that there is a feedback loop between monitored deformation and stress field modelling. Solving these knowledge gaps, we will get closer towards workflows for early warning systems towards leakage detection and pressure management in particular during re-injection of produced water. The proposed project consists of three scientific work packages that will be based on the analysis of high-resolution industry datasets. The main dataset will be provided by Statoil and will consist of passive seismic data from an ocean-bottom cable system offshore Norway (likely Snorre or Grane fields). From the same field we will receive all relevant geomechanical model information. The secondary dataset will also be provided by Statoil and will consist of passive seismic data from onshore hydraulic fracture stimulation. This dataset will serve as a controlled test experiment for both microseismic analysis and geomechanical stress modelling, before transferring the gained knowledge to the offshore Norway case, where noise conditions pose an additional challenge.