Fast Integrated Reservoir Modelling

Offentlig prosjektsammendrag

Verdier for flere milliarder kroner er fortsatt tilgjengelig på Norsk sokkel. For å sikre at disse ressursene kan utnyttes på en økonomisk og bærekraftig måte krever det at olje og gass selskapene kontinuerlig kan tilegne seg nye kunnskap om reservoarene ved hjelp av innsamlede data. Vi ser imidlertid at tradisjonelle løsninger og arbeidsmetoder vanskeliggjør en slik kontinuerlig læringsprosess (https://resoptima.com/wp-content/uploads/2019/09/Resoptima_7-wastes.pdf), som igjen fører til at store verdier går tapt (https://www.dn.no/olje/olje/maria/universitetet-i-stavanger/feltene-gir-mindre-olje-enn-tenkt/2-1-458665). Med dette prosjektet vil Resoptima utvikle en løsning som sikrer at informasjonen vi finner i innsamlede undergrunnsdata raskt omsettes til verdifull kunnskap. Ved å kombinere avanserte maskinlæringsalgoritmer med etablerte fysikk og data i Nettskyen, gjør vi det mulig for olje og gass-selskapene å gjøre arbeid som ofte tar måneder eller år, på noen timer eller dager. Tiden man sparer, kan igjen brukes til å få et bedre bilde av usikkerheten og potensialet i ulike investeringsbeslutninger slik at man på sikt sikrer at feltene utvikles på en lønnsom og bærekraftig måte. Et godt eksempel på dette er Johan Sverdrup feltet, der kontinuerlig arbeid økte lønnsomheten med 30 %, samtidig som man reduserte det totale CO2 avtrykket med 20 % (https://www. equinor.com/en/what-we-do/johan-sverdrup.html). Med dette prosjektet åpner Resoptima dørene for at alle selskap, nasjonalt og internasjonalt, enkelt kan ta del i en slik bærekraftig verdiskapning.