Tilbake til søkeresultatene

PETROMAKS2-Stort program petroleum

REMEDY: Reduced Emissions and Improved Energy Efficiency on the NCS

Alternativ tittel: REMEDY: Reduserte CO2 utslipp og bedre energieffektivitet på NCS

Tildelt: kr 16,0 mill.

Ensemblebaserte reservoarstyringssystemer (CLRM) er nå standardmodelleringsverktøyet for utvikling og administrasjon av oljereservoarer. REMEDY har som mål å ta et betydelig skritt mot å nå industriens klimamål for 2030 og 2050 på norsk sokkel ved å utvikle CLRM arbeidsflyter og metoder for å redusere energibruk og CO2-utslipp under feltutvikling og produksjon. REMEDY vil utvide en tradisjonell CLRM til en ensemble-arbeidsflyt for reservoar-utslippsstyring. I en CLRM kombinerer vi gjensidig teoretisk forståelse representert av modeller med informasjon fra observasjoner mens vi tar hensyn til usikkerheter for å ta optimale beslutninger. Vi bruker historietilpasningsverktøy for å holde en reservoarmodell oppdatert. Etter det bruker vi den oppdaterte modellen i en optimaliseringsalgoritme for å beregne den optimale produksjonsstrategien samtidig som vi inkluderer utslippsbegrensninger. Den rekursive bruken av de resulterende produksjonsdataene i historietilpasningsalgoritmen for ytterligere å forbedre modellen lukker ''loopen''. REMEDY tar for seg utviklingen av ensemblemetoder for historiematching, optimalisering og beslutningsstøtte under usikkerhet. Vi bruker den beslutningsdrevne CLRM-arbeidsflyten for å optimalisere beslutningsalternativene over ensemblet av historietilpassede geologiske modeller og evaluere hvert alternativs forventede utfall. Prosjektresultatene vil være ensemblebaserte beslutningsmetoder og arbeidsflyter som muliggjør mer effektiv behandling av reservoir data for anvendelse innen feltutvikling og for reservoarproduksjon når det tas hensyn til krav om reduserte klimagassutslipp.

Ensemble-based closed-loop reservoir management systems (CLRM) are now the standard modeling tool for developing and managing oil reservoirs. REMEDY aims to take a significant step towards reaching the industry's 2030 and 2050 climate goals on NCS by developing CLRM workflows and methods for reducing energy use and CO2 emissions during field development and production. REMEDY will extend a traditional CLRM to an ensemble reservoir-emission-management workflow. In a CLRM, we mutually combine theoretical understanding represented by models with information from observations while accounting for uncertainties to make optimal decisions. We apply history-matching tools to keep a reservoir model up to date. After that, we use the up-to-date model in an optimization algorithm to update the optimal production strategy while including emission constraints. The recursive use of the resulting production data in the history-matching algorithm to further improve the model closes the loop. REMEDY addresses the development of ensemble methods for history matching, optimization, and decision support under uncertainty. We use the decision-driven CLRM workflow to optimize the decision alternatives over the ensemble of history-matched geological models and evaluate each alternative's expected outcome. The project results will be ensemble-based decision methods and workflows that allow for more efficient sub-surface data processing and application to field development and reservoir production when accounting for requirements of reduced greenhouse-gasses emissions.

Budsjettformål:

PETROMAKS2-Stort program petroleum