Factors Governing Pressure Behavior Under CO2 Injection in a Faulted Basin-Scale Model

Abstract

Fullskala CO2-fangst og lagringsprosjekter vil kunne bidra som et effektivt klimatiltak ved å redusere konsentrasjonen av drivhusgasser i atmosfæren. Geologiske formasjoner med egnede lagringsbetingelser har enorme lagringspotensialer. En sentral utfordring er imidlertid regulering og kontroll av poretrykk. Trykkregulering under CO2 injeksjon blir justert med en enkel volumbegrensning kombinert med en likning for injisert volum over tid. Sluttproduktet blir en komplisert trykkreguleringsmetode basert på et antall ukjente parametere. Metoden er videre anvendt på prospektet Smeaheia, et strukturelt forkastet område som er lokalisert utenfor vestkysten av Norge. Klassifisering og tolkning av forkastninger er utført i Petrel, hvor tre separate senarioer for forkastningsblokkene er satt sammen. Senarioene er evaluert ved hjelp av overnevnt metode, der trykket i forkastningsblokkene påvirkes av en rekke faktorer. Faktorene som påvirker volumbegrensningene viser seg å være mindre sentrale. Dette gjelder kompressibilitet, totalt porevolum og trykkendring. Faktorene som direkte påvirker injektivitetslikningen viser seg å være mer sentrale. Dette er faktorer som initialtrykk, maksimalt trykk, injektivitetsindeks og skaleringsparameteren A. Parameterfordelinger og forholdene mellom disse er ansett meget usikre. Derfor presenteres også en introduksjon av uovervåket maskinlæring utført på data fra trykkreguleringen på Smeaheia. Resultatene herfra vil gi en pekepinn til nødvendig videreutvikling og en mer avansert analyse.

Large-scale deployment of carbon capture and storage will be an important effort to mitigate the concentration of greenhouse gases in the atmosphere. Geological formations offer great resources to CO2 storage, where pressure management under injection is a key issue. A pressure management approach is put together by combining a simple box volume approach with a basin geo-pressure approach. The result is a complex equation of many unknown, uncertain parameters. The approach is applied to the Smeaheia storage prospect, a faulted region offshore the west coast of Norway. Review of fault seal analysis and fault interpretation in Petrel is carried out as to construct three contrasting scenarios of fault compartments in the prospect area. As the pressure management approach is applied to the compartments, several factors are found to influence the pressure behavior. Factors affecting the volumetric constraints from the box volume approach are found less important when injecting into the compartments, being compressibility, total pore volume, and pressure change. Factors directly affecting the compartment pressure through the injectivity equation of the basin geo-pressure approach are found more controlling, being initial pressure, maximum well pressure, the injectivity index, and the scaling parameter A. The parameter distributions and their relationships are contemplated uncertain, and an introductory application of unsupervised machine learning is meant to present opportunity of further developing a deeper analysis.