ReservoAIr

Offentlig prosjektsammendrag

Olje- og gass-selskaper bruker betydelig tid og ressurser på å identifisere og evaluere prospekter før de driller en brønn. En viktig fokusområde i planlegging- og produksjonsfasen er sikkerhet og miljøkonsekvenser av utbyggingen. ReservoAIr kombinerer geologiske og geofysiske metoder med maskinlærings-teknikker for å forbedre kvalitet og effektivitet av reservoar-tolkning, for CO2-lagring og utvinning av hydrokarboner. ReservoAIr benytter maskinlæring sine egenskaper for mønstergjenkjenning med store mengder data, guidet av geo-ekspertise. Slik kan man oppnå informasjon som ikke er tilgjengelig for det menneskelige øyet. ReservoAIr representerer en ny ende-til-ende arbeidsflyt for reservoar-karakterisering. Oljeselskapene kan bruke dette til raskere og bedre informerte avgjørelser for CO2-lagring, samt mer effektiv og miljøbesparende utvinning av hydrokarboner, slik at de kan øke inntjeningen og kutte kostnader.