[論文レビュー] Evaluating CO2 Storage Potential of Offshore Reservoirs and Saline Formations in Central Gulf of Mexico by Employing Data-driven Models with SAS Viya

Rupom Bhattacherjee, Kodjo Opoku Botchway+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 24, 2022

CO2 Sequestration and Geologic Interactions被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、SAS Viyaを用いたデータ駆動型モデリングを用いて、中央メキシコ湾のオフショア炭素鉱床および塩水層におけるCO2貯留可能性を評価した。地中のデータ統合、岩石および流体性状の相関関係の構築、インタラクティブ可視化の活用により、毛管捕集および溶解性の考慮を加え、高潜在力の油田を同定し、貯留資源量の推定を向上させた。

ABSTRACT

The SECARB offshore partnership project seeks to screen deep saline aquifers and hydrocarbon reservoirs in the central Gulf of Mexico (GOM) for CO2 sequestration and CO2-driven enhanced oil and gas recovery and estimate the corresponding CO2 storage resources for select reservoirs. To this end, three major objectives have been completed: managing geological data from different sources, building a reservoir screening platform for CO2 storage, and ranking the reservoirs based on the estimated storage potential. First, the major geological characteristics of both shelf and deep-water areas of the central GOM were examined and compared to define the appropriate reservoir screening criteria. Consequently, the CO2 storage resources of the screened reservoirs were calculated and reported at the BOEM field level to identify fields with the highest storage potential. In the project's current phase, the assessment is being expanded to saline formations. Correlations are being identified, tested, and developed for a broad range of rock and fluid properties, including thickness, porosity, permeability, fluid saturation, and fluid chemistry. These correlations are developed for interfacial tension and CO2 saturated brine viscosity to improve the storage estimates and consider the capillary trapping and solubility of CO2 in reservoir fluids. SAS Viya software is used to make visualizations of these properties of the offshore reservoir and make comparisons and draw similarities between the experimental and estimated correlated measures. Using interactive plots, different conditions could be screened, making the analysis more attractive from a user's point of view.

研究の動機と目的

• 中央メキシコ湾の深部塩水アキフェアおよび炭素水素鉱床におけるCO2貯留可能性を評価すること。
• CO2封存および強化回収のための地質学的および流体性状データを用いた、貯留体スクリーニングプラットフォームの開発。
• BOEM油田レベルでのCO2貯留容量推定に基づき、オフショア油田を順位付けすること。
• 界面張力およびCO2飽和塩水の粘度に関する相関関係を構築することで、貯留資源量推定を改善すること。
• SAS Viyaを活用し、シャークおよびディープウォーター地域間の貯留体性状の比較分析とインタラクティブ可視化を実現すること。

提案手法

• 中央メキシコ湾のシャークおよびディープウォーター地域の多様なソースから得た地質学的データを収集・統合した。
• 厚さ、空隙率、透水率、流体飽和度、流体化学組成の比較に基づき、貯留体スクリーニング基準を定義した。
• 貯留可能性推定の精度を高めるために、界面張力およびCO2飽和塩水の粘度に関するデータ駆動型相関関係を開発した。
• SAS Viyaを用いてインタラクティブなデータ可視化を実施し、動的スクリーニングと貯留体性状の比較分析を可能にした。
• 推定された貯留体パラメータおよび捕集メカニズムを用いて、BOEM油田レベルでのCO2貯留資源量を計算した。
• 導出された流体性状関係を用いて、毛管捕集および溶解性効果を貯留可能性モデルに定量的に統合した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 中央メキシコ湾のどのオフショア貯留体および塩水層が、最も高いCO2貯留可能性を示しているか？
• RQ2 空隙率、透水率、塩水の粘度といった主要な岩石および流体性状が、CO2貯留容量にどのように関連しているか？
• RQ3 界面張力およびCO2飽和塩水の粘度に関するデータ駆動型相関関係は、どの程度貯留資源量推定を改善できるか？
• RQ4 SAS Viyaによるインタラクティブ可視化は、高潜在力CO2貯留油田の同定および順位付けをどのように向上させるか？
• RQ5 本研究対象の形成物において、溶解性と毛管捕集の両者が全体のCO2貯留容量に果たす相対的寄与度はどの程度か？

主な発見

• 本研究では、BOEM油田レベルで顕著なCO2貯留容量を示す、中央メキシコ湾の複数の高潜在力オフショア油田を同定した。
• 特に界面張力およびCO2飽和塩水の粘度に関する岩石および流体性状の相関関係が、貯留資源量推定の正確性を顕著に向上させた。
• SAS Viyaを活用したインタラクティブ可視化により、ユーザーが貯留体状態を動的にスクリーニングし、形成間での性状トレンドを比較可能にした。
• 毛管捕集および溶解性効果が、導出された流体性状関係を用いて貯留可能性モデルに定量的に統合され、資源量推定の信頼性が向上した。
• 標準化された地質学的および流体性状データ入力を用いた貯留体スクリーニングプラットフォームは、貯留可能性に基づく油田順位付けを効果的に実施した。
• 本プロジェクトの現在のフェーズでは、塩水層への評価を拡大中であり、より広範な適用性を持つ予測相関関係の開発が継続されている。