Mikroorganismen zeigen Öl- und Gasvorkommen an
Sogar unter Zuhilfenahme der besten verfügbaren Technologie kommt es vor, dass Öl- und Gasunternehmen zahlreiche Bohrlöcher in den Boden treiben müssen, bevor sie tatsächlich Öl oder Gas finden. Dies verursacht äußerst hohe Kosten, da ein enormer logistischer Aufwand damit verbunden ist, und beeinträchtigt die Umwelt. Jede Schieferbohrung, die nicht ausgeführt wird, spart 6 Millionen USD, sowie 10 Millionen Liter Wasser, 100 000 Liter Chemikalien und 4 000 Lastwagenfahrten ein. Eine Exploration vor der Küste ist noch weitaus kostspieliger, da hierbei teure Offshore-Bohrplattformen und Versorgungsschiffe benötigt werden. Hinzu kommt die damit in Verbindung stehende Schädigung des Ökosystems. Das EU-finanzierte Projekt Biodentify entwickelte eine revolutionäre Technologie, dank derer sich die Anzahl an Bohrungen, die nicht zum Ziel führen, drastisch reduziert: Eine Prognose gibt Aufschluss darüber, ob ein Öl- und Gasfeld ausreichend produktiv ist. „Biodentify stützt sich auf DNA aus Bodenproben, die in 30 cm Tiefe genommen wurden, um Öl- oder Gasanhäufungen zu finden. Die Treffsicherheit bei anschließenden Bohrungen beträgt 70 % oder mehr“, gibt Projektkoordinator Jonathan Zwaan an.
Funktionsweise
Jede Öl- oder Gasanhäufung erzeugt winzige Bläschen, die durch feinste Risse im Gestein nach oben wandern und schließlich die Oberfläche erreichen. Die Ausdünstungen treten in derart geringen Mengen auf, dass sie nicht direkt messbar sind. Jedoch haben sie Einfluss darauf, welche Mikroorganismen in der Erde leben. Durch die Extraktion von DNA aus Proben der Bodenoberfläche war es dem Forschungsteam von Biodentify möglich, einen genetischen „Fingerabdruck“ zu gewinnen. Dieser enthielt die Biomarker der verschiedenen in der Probe vorkommenden Bakterienarten. „Zunächst extrahieren wir DNA, erzeugen daraus 16S rRNA und markieren sie. Anschließend nutzen wir diese, um sämtliche Bakterienarten zu ermitteln, die sich in der Bodenprobe befinden“, erläutert Zwaan. Über die vielen hunderttausend Bakterienarten, die in tausenden Bodenproben gezählt wurden, lässt sich eine enorme Datenmenge generieren, die mit dem Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Kohlenwasserstoffen korreliert wird. „Fortschritte bei der Rechenleistung von Computern ermöglichen es mittlerweile, unter Anwendung von Techniken für das maschinelle Lernen verlässliche und prädiktive Computermodelle zu erstellen“, so Zwaan.
Äußerst exakte Methode
Für den Test verschiedener KI-Algorithmen griffen die Forschenden auf aktuelle Daten aus der Biodentify-Datenbank zurück. So sollte die höchstmögliche Genauigkeit bei der Feststellung von Zusammenhängen zwischen dem Auftreten bestimmter Mikroben und dem Vorhandensein von Öl und Gas erreicht werden. Zudem führte das Team vier erfolgreiche Machbarkeitsstudien durch, um gegenüber der Kundschaft aus dem Öl- und Gassektor die Eignung der Technologie nachzuweisen. Im Rahmen der ersten Pilotanwendung in Argentinien gelang es, die Anwesenheit von Kohlenwasserstoffen auf einem herkömmlichen Gelände, das auf Kohlenwasserstoffvorkommen hoffen lässt, mit einer Genauigkeit von 97 % vorherzusagen. Sogar die Unterscheidung zwischen oberflächennahen Öl- und tiefliegenden Gaslagerstätten konnte korrekt bewerkstelligt werden. Bei der Prospektierung von Öl- und Gasvorkommen anhand von Bohrgut im Zuge des Pilotprojekts in der Nordsee erreichten die Forschenden eine Treffsicherheit von 82 %. In den Vereinigten Staaten wurden zwei Pilotvorhaben realisiert, wovon sich eines mit Schiefergas in Texas, das andere mit Schieferöl in North Dakota beschäftigte. 85 % der dort angestellten Prognosen waren korrekt. Biodentify wird dabei helfen, sowohl die Förderung aus Schiefergestein als auch die konventionelle Exploration an Land und vor der Küste günstiger zu gestalten und negative Einflüsse auf die Umwelt einzudämmen. Zudem liefert das Projekt Ergänzungen für derzeit übliche Verfahrensweisen bei seismischen Untersuchungen, die der Quantifizierung vorhandener Kohlenwasserstoffe dienen. „Unsere Technologie stellt dank unserer robusten und exakten Prognosen ein großartiges Instrument zur Risikominderung bei der Anfertigung von Bohrlöchern für Öl und Gas dar, sowohl im Bereich Schieferexploration als auch bei der konventionellen Förderung an Land und vor der Küste“, so Zwaan abschließend.
Schlüsselbegriffe
Biodentify, Öl, Gas, Bohrung, Schiefer, DNA, Öl und Gas, Offshore, Bakterien, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, KI
