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Inhalt archiviert am 2024-05-24

Integrating geological and geophysical methods for characterisation of reservoirs in complex areas (SIMBA)

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Verbesserte Charakterisierung von Kohlenwasserstoffspeichern

Die Suche nach Öl und Gas wird im 21. Jahrhundert von einer neuen, im Vereinigten Königreich entwickelten, Methode unterstützt, die sowohl seismische als auch andere Parameter nutzt.

Die ständig steigende Nachfrage nach Öl und Gas hat zu einer intensiven Suche nach Kohlenwasserstoffspeichern im Boden geführt. Einfach zugängliche Reservoirs werden immer geringer und die Suche konzentriert sich auf Vorkommen in komplexeren Grundschichten. Aufgrund der hohen Kosten derartiger Unternehmungen ist Genauigkeit von größter Bedeutung. Das Programm Energie, Umwelt und nachhaltige Entwicklung hat zu diesem Thema das RTD-Projekt SIMBA gefördert. Die Projektteilnehmer waren unter anderem Experten aus Industrie und Forschung. Ziel war die Entwicklung fortschrittlicher Methoden zur Beschreibung von Untergrund-Kohlenwasserstoffspeichern. Das Ziel wegweisender Forschungsarbeiten von Ark Geophysics Limited in Großbritannien war die Erweiterung des herkömmlichen, ausschließlich auf seismischen Daten basierenden, Ansatzes. Mithilfe eines empirischen Ansatzes wurden die zwei weiteren geophysischen Parameter Dichte und elektrischer Widerstand integriert und mit Daten zu seismischer Geschwindigkeit kombiniert. Die Arbeiten wurden durch die bestehende SIMBA-Datenbank mit Felseigenschaften ermöglicht. Hauptvorteil ist, dass die Dichtedaten wichtige Einblicke in die Eigenschaften von Basaltschichten ermöglichen. Diese Daten werden durch Rückmeldungen des elektrischen Widerstandes zu den über und unter dem Basalt liegenden Schichten vervollständigt, der mithilfe von Magnetotellurik (MT) bestimmt wird. Das Team von Ark Geophysics Limited hat diese Elemente zu einem zweidimensionalen Schema der gemeinsamen Inversion kombiniert. Tests des Schemas im Rahmen von SIMBA haben ergeben, dass die Ungewissheit in Bezug auf die Inversion des gesamten Datensatzes deutlich verringert werden konnte.

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