Modeling of Subsea CO2 Transportation and Injection Pipe Networks, The Case of Snøhvit

Abstract

Gassinjeksjon har vært brukt i olje- og gassindustrien i mange år og har bidratt til å utvinne millioner av fat som ikke kunne blitt utvunnet med den primære drivmekanismen. Distribusjonsnettverk for gassinjeksjon blir vanligvis ikke bygget i feltet i den tidlige utviklingsfasen, men blir senere integrert i feltet etter at noen brønner har opplevd et trykkfall for å oppnå nødvendig produksjonsrate. Denne nye gassinjeksjonslinjen må imidlertid modelleres til den optimale posisjonen som kan oppnå optimal injeksjon før den implementeres i feltet. Programvare som GAP og Prosper er vanlige kommersielle programmer implementert i modellering av effektive distribusjons- og injeksjonsnettverk for rørledninger og har vist seg å være vellykkede. Denne kunnskapen om modellering av gassinjeksjonsnettverk kan overføres til modellering av CO2-transport- og injeksjonsnettverk.

Fanget CO2 fra store utslippskilder som betydelige fossile brenselkraftverk, sement- og stålverk, anlegg for biomasseenergi, anlegg for syntetisk brensel og LNG-anlegg (Liquefied Natural Gas) som det på Hammerfest, 140 kilometer til Snøhvit-feltet, må transporteres og injiseres subsea ved hjelp av ulike injeksjonsbrønner. Kunnskap fra modellering av gassinjeksjonsnettverk kan studeres for å hjelpe til med å modellere subsea CO2-transport- og injeksjonsrørnettverk på en hensiktsmessig måte.

Som en del av studien om CO2-lagring er utviklingen av modeller for CO2-injeksjonsnettverk et viktig skritt for å forstå transport og injeksjon av CO2. Hovedmålet med denne avhandlingen er å modellere en syntetisk sak basert på Snøhvit CO2-lagring. Skaffe resultater ved hjelp av GAP og Prosper, som er programvare primært utviklet for olje- og gassapplikasjoner. Utføre sensitivitetsanalyser ved å variere parametere som injeksjonstrykk, temperatur, injektivitetsindeks, brønntoppoke, etc., og forutsi CO2-egenskaper gjennom hele rørledningen.

Modellering av subsea CO2-transport- og injeksjonsrørnettverk er et tema som dekkes i svært begrenset litteratur. Derfor ble noen deler av denne avhandlingen dedikert til å gjennomgå litteraturen om kilder til CO2, historien om karbonfangst og lagring (CCS), CO2-termodynamikk, tilstandslikning (EoS), inflødesforhold (IPR), vertikal løfteytelse (VLP), historien om flerfasestrøm i rør, gjennomgang av integrert produksjonsmodelleringsprogramvare (IPM) inkludert PVTp, Prosper og GAP som ble brukt til å lage modellen.

Resultatdelen av denne avhandlingen presenterer resultatene av simuleringen. Fasegrensen, hydratlinjen, temperaturgradienten, IPR og VLP-plottene rapporteres og analyseres alle. Sensitivitetsanalyser, inkludert varierte parametere som injeksjonstrykk og temperatur, injektivitetsindeks, brønntoppoke, initialt reservoartykk, flytende bunnhulls-trykk, etc., og CO2-faseegenskaper gjennom den 148 km lange rørledningen, analyseres. Fremtidige forskningsplaner og anbefalinger blir også presentert. Resultatene av simuleringen kan anvendes i ulike stadier, inkludert design, driftsledelse og optimalisering av CO2-transport og injeksjon

Gas injection has been used in the oil and gas industries for years and has helped recover millions of barrels that could not been recovered with the primary drive mechanism. Gas injection distribution networks are not usually built with the field at the early field development phase but are later incorporated into the field after some wells have experienced a drop in pressure to deliver the required rate. However, this new gas injection line must then be modeled to the best optimum position that can achieve the optimum injection before being implemented in the field. Software such as GAP and Prosper are common commercial software implemented in the modeling of efficient pipeline distribution and injection networks and have proven successful. This knowledge of gas injection network modeling can be transferred to the modeling of CO2 transportation and injection networks.

Captured CO2 from major emitters such as sizable fossil fuel power plants, cement and steel mills, biomass energy facilities, synthetic fuel plants, and Liquefied Natural Gas (LNG) plants such as the one at Hammerfest, 140 kilometers to Snøhvit field need to be transported and injected subsea using different injection wells. Knowledge from gas injection network modeling can be studied to help appropriately model subsea CO2 transportation and injection pipe networks.

As part of the study into CO2 storage, the development of CO2 injection networks model is an important step in understanding the transporting and injection of CO2. The main goal of this thesis is to model a synthetic case based on Snøhvit CO2 storage. Obtain results using GAP and Prosper which are software primarily developed for oil and gas applications. Carryout sensitivity analyses by varying parameters such as injection pressure, temperature, injectivity index, wellhead choke, etc., and predict CO2 characteristics throughout the pipeline

The modeling of subsea CO2 transportation and injection pipe networks is a topic covered in very little literature. In light of this, some sections of this thesis were dedicated to reviewing the literature on the sources of CO2, the history of carbon capture and storage (CCS), CO2 thermodynamics, Equation of State (EoS), Inflow Performance Relationship (IPR), Vertical Lift Performance (VLP), history of multiphase flow in pipes, review of Integrated Production Modelling software (IPM) including PVTp, Prosper, and GAP used to create the model.

The result section of this thesis presents the results of the simulation. The phase envelope, hydrate line, temperature gradient, IPR, and VLP plots are all reported and analyzed. Sensitivity analyses including varying parameters such as injection pressure and temperature, injectivity index, wellhead choke, initial reservoir pressure, flowing bottom hole pressure, etc., and CO2 phase characteristics throughout the 148km long pipeline are analyzed, future research plans and recommendations are also presented. The result of the simulation can be applied in various stages, including design, operational management, and optimization of CO2 transportation and injection.