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Contenuto archiviato il 2024-05-24

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

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Miglioramento della caratterizzazione dei giacimenti di idrocarburi

La prospezione di petrolio e gas nel XXI secolo trarrà vantaggio da un nuovo schema sviluppato nel Regno Unito, che combina parametri sismici e non sismici.

La domanda in continuo aumento di petrolio e gas ha portato a un'intensificazione della ricerca di giacimenti di idrocarburi sotterranei. Con l'esaurimento delle riserve facilmente accessibili, la prospezione si è inevitabilmente spostata verso i giacimenti situati in substrati rocciosi più complessi. Dati i costi elevati di tali iniziative, la precisione ha un'importanza enorme. Il programma Energia, ambiente e sviluppo sostenibile ha finanziato un progetto RST chiave su questo argomento intitolato SIMBA. I partecipanti al progetto includevano esperti dell'industria e del mondo accademico. L'obiettivo era sviluppare metodi avanzati per caratterizzare giacimenti di idrocarburi sotterranei. Una ricerca pioneristica presso l'azienda Ark Geophysics Limited nel Regno Unito ha cercato di andare oltre l'approccio tradizionale basato solamente su dati sismici. Usando un approccio empirico, hanno incorporato altri due parametri geofisici, ovvero densità e resistività elettrica, da unire ai dati sulla velocità sismica. Il lavoro è stato facilitato dalla presenza del SIMBA Rock Property Database. Il vantaggio principale è che i dati sulla densità forniscono informazioni importanti sulle caratteristiche degli strati di basalto. Questi vengono integrati dal feedback per gli strati sopra e sotto la formazione basaltica ottenuto dai dati sulla resistività elettrica, determinata usando la magnetotellurica (MT). L'equipe presso la Ark Geophysics Limited ha unito questi elementi in uno schema di inversione comune bidimensionale. I test condotti sullo schema durante SIMBA hanno indicato che il livello di incertezza nell'inversione del set di dati completo si potrebbe ridurre molto.

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