Store muligheter i modent basseng Eirik Larsen og Daniel Stoddart. Foto: Earth Science Analytics

Store muligheter i modent basseng

Et pågående internasjonalt prosjekt undersøker hvorvidt digitalisering og analyse av eksisterende data kan hjelpe leteselskaper å finne oversette forekomster i Nordsjøen. Foreløpige resultater indikerer stort potensial.

– Vi startet pilotstudien i Nordsjøen for å se om vi raskt kunne identifisere oversette forekomster («missed pay») i et modent basseng ved å bruke sofistikerte digitale analyseteknikker som blant annet maskinlæring, sa Iain Martin, prosjektleder ved Oil and Gas Technology Center (OGTC) i et webinar 9. juni.

OGTC har vært vertskap for prosjektet som skal identifisere potensialet for forekomster som frem til nå har vært oversett.

Martin la til at Nordsjøen er en førsteklasses beliggenhet for dette arbeidet fordi den, som modne bassenger flest, innehar et vell av eksisterende data.

Flere selskaper har tatt del i prosjektet som nå er i sluttfasen. En av de fire deltakende “teknologiutviklerne”, som også presenterte under webinaret, er det norske selskapet Earth Science Analytics (ESA).

ESAs mål er å legge til rette for maksimal økonomisk utvinning ved å analysere et stort sett med data levert av Oljedirektoratet og 9 industriaktører, til sammen rundt 7 000 brønner.

– Vi har aldri jobbet på denne skalaen før, men vi har vært i stand til å identifisere oversette forekomster i 4 835 brønner i nordlige del av Nordsjøen, sa Eirik Larsen, administrerende direktør i ESA. 

Larsen håper at letemiljøet vil ta i bruk selskapets resultater for å oppn[ suksess med leting i årene som kommer.

Daniel Stoddart, Principal Geo/Data Scientist, presenterte også på vegne av ESA. Stoddart forklarte arbeidsprosessen ESA gikk gjennom fra rådata til ferdige resultater.

Gjennom dette arbeidet har de analysert om lag 5 000 brønner og 30 000 kilometer med brønnlogger. Som en del av arbeidet har ESA redigert og kvalitetskontrollert dataene, identifisert netto reservoarer og mulige forekomster, og til sist klassifisert og rangert de potensielle forekomstene.

– Denne typen behandling av «big data» kunne vi bare fått til ved å ta i bruk maskinlæring, forklarte Stoddart.

Mange forekomster oversett

Det er ifølge Stoddart flere forklaringer på hvorfor selskaper over de siste tiårene kan ha oversett det store antallet muligheter som nå har blitt synliggjort.

– Årsaker inkluderer gamle brønner og gammel teknologi, dårlig petrofysisk evaluering, dårlige borehullsforhold og tap av kunnskap og erfaring, sa Stoddart.

Andre forklaringer kan være at et  selskap ved en gitt lokalitet gikk glipp av en hydrokarbonforekomst fordi de hadde siktet seg inn på et annet mål i en annen del av lagrekken.

I fremtiden ønsker ESA å utvide prosjektet ved å kvantifisere funnene og utvide studien til andre områder på UKCS.

Les hele saken på expronews.com (på engelsk)

X