Show simple item record

dc.contributor.advisorDuffaut, Kenneth
dc.contributor.authorNæss, Gjermund Blauenfeldt
dc.date.accessioned2022-08-16T17:19:32Z
dc.date.available2022-08-16T17:19:32Z
dc.date.issued2022
dc.identifierno.ntnu:inspera:98449749:22222963
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/3012209
dc.description.abstractEttersom CO2 i atmosfæren når nye rekorder, krever det internasjonale samfunnet en betydelig reduksjon av utslippsgasser. Karbonfangst og -lagring (CCS) er en viktig bidragsyter i denne innsatsen. For å oppfylle målet om en maksimal temperaturstigning på mellom 1,5°C og 2°C, er vi avhengig av å oppskalere CCS og CO2 lagring drastisk. CCS er imidlertid en næring i vekst som mangler standarder og veletablerte driftsprosedyrer. Denne oppgaven viser et bidrag av seismisk avledede petrofysiske egenskaper som benyttes til å forbedre CO2-lagringskapasitet og injeksjonsestimater for geologiske CO2-lagringsformasjoner og prospekter. Kjernen i bidraget er en trafikklysvisualisering og et rangeringssystem for egnede CO2-lagrings- og injeksjonslokasjoner. Vi benytter en post-stack seismisk inversjonsprosess til å generere reservoaregenskaper og delresultater, som porøsitet- og permeabilitetsvolumkart. Disse ble bearbeidet til et CO2-injeksjonskart og CO2-injeksjonsestimater, hvor grønt er best, og rødt har dårligst potensial, ifølge vår trafikklysmodell. I tillegg er CO2-lagringskapasiteten beregnet. Vi bruker modellen vår på Smeaheiaområdet, med fokus på alpha- og beta-prospektene, samt Sognefjord-, Fensfjord- og Krossfjordformasjonene. Av de evaluerte mid-case-prospektene scorer beta-prospektet de beste resultatene med CO2-lagringsegenskaper på 37%, 4246.46mD og 247.93Dm, for henholdsvis porøsitet, permeabilitet og kh-estimat. CO2-lagringskapasiteten ble estimert til å være 58.11M t. For mid-case formasjonene viste Sognefjord Fm en CO2-lagringsressursestimat på 24%, 658.37mD og 37.90Dm, for henholdsvis porøsitet, permeabilitet og kh-estimat. Vi demonstrerer nytten av trafikklysinjeksjonskartet for å kunne bestemme optimale injeksjonslokasjoner. Basert på resultatene viser metoden evnen til å kunne justere tidligere etablerte resultater, i tillegg til å følge vår skisserte trafikklysmodell til å bedre bestemme CO2-lagringsegenskaper.
dc.description.abstractAs CO2 in the atmosphere reaches greater records, the international community calls for an urgent curbing of emissions, and carbon capture and storage (CCS) is an important contributor to this herculean effort. In order to meet the CO2 emissions targets that are modelled in a 1.5°C or 2°C pathway, we must drastically scale up CCS technologies today. However, it is still an emerging industry, lacking in standards and well established operating procedures. In this thesis we demonstrate our contribution of seismically derived petrophysical properties to improve CO2 storage capacity and injection estimates of geological CO2 storage formations and prospects. Our contribution is a traffic-light visualization, and ranking system for suitable CO2 storage and injectivity locations. We employ a post-stack model-based seismic inversion process, generating reservoir property subresults, such as porosity and permeability volume maps. These are further processed into a CO2 injectivity map, and CO2 injectivity estimates, where green is best, and red is worst potential, according to our traffic-light model. In addition CO2 storage capacity is estimated. We employ our model on the Smeaheia CO2 storage, focusing on the alpha and beta prospects, as well as the Sognefjord, Fensfjord, and Krossfjord formations. Of the mid-case prospects evaluated, the beta prospect scores the best results with CO2 storage resource estimations of 37%, 4246.46mD and 247.93Dm, for the porosity, permeability and kh-estimate, respectively. The CO2 storage capacity was estimated to be 58.11M t. For the studied mid-case formations, Sognefjord Fm results showed a CO2 storage resource estimations of 24%, 658.37mD and 37.90Dm, for the porosity, permeability and kh-estimate, respectively. We demonstrate the utility of the traffic-light injectivity map in determining the optimal injectivity site. Based on the results, our method demonstrates the ability to accurately align with previously established results, in addition to adhering to our outlined traffic-light model.
dc.languageeng
dc.publisherNTNU
dc.titleSeismically guided CO2 storage resource estimation - A case example from the Smeaheia site in the Norwegian North Sea
dc.typeMaster thesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record