Eksperter i Team 2005 Gullfakslandsbyen ”Forbedret oljeutvinning ved hjelp av bakterieflømming” Gruppe 2: Erik Høy Andrine Hage Andreas Rekdal Amund Skaaden Thor Halvor Frivold Erik

Mål: 10% mer olje fra segment I1 Bakteriekultur AMEOR (Aerob Microbial Enhanced Oil Recovery) Simulere effekt i ECLIPSE 100 Resultat av vår simulering: 11,1% økning! Erik Vårt hovedmål var som for resten av gruppene å søke metoder for å utvinne mer olje fra Gullfaksfeltet. Fra forslagene vi ble presentert hos Statoil, så valgte vi å satse på AMEOR. Det står for Aerob Microbial Enhanced Oil Recovery. Oppgaven vår skulle dreie seg om å få et overblikk over hvilke endringer som vil skje i et oljereservoar som er blitt påvirket av en bakteriekultur. Disse endringene skulle vi så på best mulig måte forsøke å uttrykke i simuleringsprogrammet Eclipse. Statoil har startet opp en pilotprogram der de skal prøve effekten i praksis på en liten del av Gullfaksfeltet. I modellen så har vi arbeidet med det samme området. Hvis alt går etter planen, så skal det startes med tilsats av bakterier og næringsstoffer til injeksjonsvannet i løpet av sommeren. Tiden vil da vise om vi har hatt rett i antakelsene våre eller ikke. Det er selvfølgelig vanskelig for oss å si nøyaktig i hvilken størrelsesgrad effekten bli. Derfor har vi laget tre ulike caser som spenner mellom omtrent ingen og god effekt av bakteriene. Den mest optimistiske vurderingen av bakterieeffekten viser en økning på 11,2% i totalt produsert volum olje fra I1 feltet! I forhold til landsbyens motto, så har vi da faktisk lykkes.

Del 1: Prosess Erik

Gruppe 2 – bra miks av faglig bakgrunn Andreas – Petroleumsteknologi, reservoar Andrine – Petroleumsteknologi, boring Thor Halvor – Datateknikk, systemutvikling Erik – Biologi, Akvakultur Amund – Ind.Øk, Entreprenørskap Erik Gruppa vår har vært av god blandet bakgrunn. Vi har til og med måtte slite med en ikketeknolog I teamet. Vi har to fra petroleumsteknikk, Andrine og Andreas med hver sin vinkling. Andrine med boring og Andreas med reservoarteknikk. Thor Halvor har gått tre år på ingeniørhøyskolen i Grimstad før han endte opp på datateknikk på Gløshaugen. Erik har vært innom et år på marin teknikk før han gikk lei og endte opp med biologi og akvakultur. Amund har også litt broket bakgrunn med tre år på kom.tek før han gikk over til ind.øk og entrepenørskap. Selv med forskjellig bakgrunn, så har vi vært rimelig på samme siden i kommunikasjon. Den faglige spredningen i gruppa vår har absolutt vært en styrke snarere enn det har vært en kilde til konflikt.

Eksterne omgivelser Fagstab IPT Statoil De andre Gullfaksgruppene Amund

Prosessdelen av faget – arbeid i faser Fase 1 – innledende Fase 2 – oppgaven diskuteres og bestemmes Fase 3 – det virkelige arbeidet starter Fase 4 – gruppebasert og selvstendig arbeid Fase 5 – avslutning Amund

Verktøy og tester Belbins test LIFO metoden Videoseanse Reflekterende team Erik I løpet av prosjektperioden har vi gjennomgått en del tester og fått bruke et par verktøy som er vanlige i forbindelse med gruppeprosesser. Den første testen, Belbin, fokuserer på rollemønstere i gruppesamarbeid. Den gikk vi gjennom tidlig i arbeidet. Den testen viste at gruppa manglet et par profiler i forhold til Belbins oppskrift på det optimale team. Vi fikk veldig dårlig utslag på ideskaper og ressurssøker. Det var litt artig å se at det var akkurat idéskaperen vi manglet da vi skulle lage slagord for gruppa og alle var skikkelig tente, men ingen klarte å komme på noe fornuftig. De fleste i gruppa følte etterpå at testen kanskje ikke var verdens mest omfattende og at den ikke traff 100% i forhold til det selvbildet de var vant med. LIFO testen gav et mye mer solid inntrykk i så måte og den stemte rimelig godt for alle i gruppa. Da vi var på dragvoll og ble filmet så traff gruppe 2 på sin første og siste ordentlige konflikt. Jeg forsøkte å få opp temperaturen ved å kjøre litt hardt på da vi skulle diskutere prosessrapporten. Det var ment som kritikk av hele gruppa siden vi hadde latt prosessdelen av oppgaven ligge uavklart så lenge. Det endte som et angrep på arbeidet til Amund siden det var han som jobbet med den rapporten. Vi fikk prata litt om det under debriefing etterpå og på Mikro etterpå. Jeg føler at vi har blitt mer åpne mot hverandre etterpå, men det kunne like gjerne blitt til at vi ble skikkelig uvenner hele gjengen. Det er nødvendig med litt flaks av og til når vi som ikke aner hva vi driver med prøver oss på psykologi. Reflekterende team fikk vi veldig lite ut av som metode siden vi brukte omtrent like lang tid på å diskutere hvordan vi hadde oppfattet at vi skulle gjøre det som vi brukte på selve diskusjonen. Miksede grupper var forsåvidt en interessant opplevelse siden vi fikk mer oversikt over de andre teamenes forskjellige tilnærming til arbeidet. Det var også interessant å se hvordan medlemmer av samme gruppe la fram progresjonen i prosessrapporten på vidt forskjellige måter. Oppsummert, så var Belbin den testen vi var mest opptatt av under arbeidet, LIFO var den mest nyttige, Videoseansen var interessant og reflekterende team var forvirrende.

Del 2: Teknisk Andreas

Innhold: Effekt fra bakteriene på reservoaret Presentasjon av casene Simuleringsbakgrunn Simuleringsresultat Økonomisk resultat Andreas

Presentasjon av oppgave Ønsker å produsere mer olje, ved å få ned restoljemetning. Får ned restoljemetning ved å bakterieflømme reservoaret. Med bakterier i vannet, reduserer en grenseflatespenningen mellom olje og vann. Simulerer med ECLIPSE 100 Ser på de økonomiske aspektene i prosjektet Andreas

Lokasjon til Gullfaks Feltet Andrine GULLFAKS FELTET

Historisk framstilling av Gullfaksfeltet. Funnet i1978 med letebrønn 34/10-1 Driften startet i desember 1986. Det er tre plattformer på Gullfaksfeltet. Gullfaks A (1986) Gullfaks B (1988) Gullfaks C (1990. Andrine

Geologisk framstilling av Gullfaksfeltet 5 ulike reservoar: Brent, Cook, Statfjord, Lunde og Krans Grunne reservoar med relativt høye poretrykk, lave effektivspenninger, høy porøsitet og permeabilitet Andrine

Geologisk framstilling av Brent formasjonen Andrine

Effekt fra bakteriene Bakterier kan ha flere effekter: Forandre fuktegenskaper Plugging av høypermeable soner Redusere kapillærkreftene Naturlig trykkoppbygging Redusere grenseflatespenning mellom olje og vann Andreas: - gjennomgang av mulige effekter fra bakterier - usikkerhet ang hvilke bakterier som er i bruk - begrensing vi satte på oss: med tanke på mengde arbeid og med tanke på hva ECLIPSE simuleringsverkttøy greier å behandle

Reduksjon av grenseflatespenning etter bakterieflømming Hvordan bakteriene forandrer grenseflatespenningen Resultat fra dokumenterte lab forsøk Andreas hvordan bakteriene greier å redusere ift -to typer å gjøre dette på: -emulsjon -dannelse av cellebindende produkt (-hvordan bakteriene forflytter seg) - gjennomgang av resultater fra forsøk

Beregning av input data Kapillær nummer Sor Nc Andrine: Kapillærnummeret, Nc, relaterer endring i grenseflatespenning til endring i residuell oljemetning

Beregning av input data Relativ permeabilitet En vanlig måte å beregne relativ permeabilitetskurver på er å bruke Corey`s ligninger Dette gir normalisert verdier av relativ permeabilitet der vannmetningen går fra 0 til 1

Base Case Sor = 17 % Basisen for å kunne analysere bakterienes påvirkning består i data for relativ permeabilitet der den residuelle oljemetningen er 17 %. Relativ permeabilitet som funksjon av Sw* blir brukt som inndata til ECLIPSE 100

Case for simulering Case 1 Sor = 16 % Case 2 Sor = 8 % Reduksjon i grenseflatespenning fra 0,02560 dynes/cm til 0,01280 dynes/cm. Case 2 Sor = 8 % Reduksjon fra 0,02560 dynes/cm til 0,00160 dynes/cm Case 3 Sor = 3 % Reduksjon fra 0,0256 dynes/cm til 0,00040 dynes/cm Andrine Mest pessimistiske alternativet simulert i denne sammenheng Reduksjon på kun 1 % i forhold til basisen på 17 %. Reduksjon i residuell oljemetning fra 17 % til 16 % tilsvarer reduksjon i grenseflatespenning fra 0,02560 dynes/cm til 0,01280 dynes/cm.

Simuleringsbakgrunn Rammer for simulering: Base case på 17 % Konstant injeksjonsrate på 6000 m3/døgn Full effekt av bakteriepåvirkning etter 2 år Simuleres frem til 2020 Thor Halvor Før vi begynnte på selve simuleringne måtte vi bestemme visse rammer. Det ene er som det står her at restoljemetningen uten bakteriepåvirkning er på 17% I den tiden vi simulerer så er det konstant injeksjonsrate på 6000kubikkmter i døgnet Vi bestemmte oss for at det ble full bakteriepåvirkning i hele feltet etter 2 år. (kunne vært 6-7mnd) Og sist at vi skulle simulere frem til år 2020.

Simuleringsbakgrunn B-39B B-7A A-40 A-36 A-41B A-41 Analyse av området:: A-36 A-41B A-41 Thor Halvor Når rammene var bestemt startet vi simuleringen med restoljemetning på 17% helt frem til 2020. Så analyserte vi segmentet i 3dview. Roterte rundt, kuttet i forskjellige akser, for å finne ut hvordan vannet beveget seg. Grunnen til at vi ser på hvor vannet beveger seg er jo fordi det er også der bakteriene vil bevege seg. Og da også de områdene vi må endre restoljemetningen i de forskjellige case’ene

Simuleringsbakgrunn Inndelinger av området: Som resultat av denne analysen delte vi opp i 4 regioner. Også i lengde og høyderetning

Simuleringsresultat Field Oil Production Total (FOPT): Thor Halvor Resultat av den totalje oljeproduksjonen for feltet Den rød linjen er her basecase’en. Uten bakteriepåvirkning Så alt over denne streken vil være en økning i produksjon. Dersom full virkning ville vært etter bare 6-7 måneder ville vi kunnet paralellforskyve alle casene litt opp slik at vi får enda mer produsert olje Avstanden mellom den rød og gule er en økning ifra 5,48 til 6,1 mill kubikkmeter med olje. Som da er 11.1%

Simuleringsresultat Well Oil Production Total (WOPT): Thor Halvor Av denne grafen ser vi at det er brønn B-39B som er den som har størst innvirkning på forandringen av restoljemetning. Grunn til dette er at den allerede har god økning før vi begynner påvirkningen. Ser vi på A-40 inni her. (gul og lilla) har den faktisk produksjon hele tiden. Ikke nærmest paralell med base’casen som de andre hadde.

Simuleringsresultat Field Oil Production Rate (FOPR): Thor Halvor Her ser vi total produksjonsrate for feltet. Jo lavere restoljemetning feltet får jo slakere er reduksjonen.

Simuleringsresultat Well Oil Production Rate (WOPR): Thor Halvor Her har vi tatt med produksjonsraten for 2 brønner. B-39B og A40. Alle brønnenene utenom A40 hadde en tilsvarende kurve som B-39B. Dvs den hadde en større rate helt frem til litt uti 2011, For deretter å følge på ca det samme nivået som vi ville vært på uten injeksjon av bakterier. A40 er litt spesiell som faktisk er nede på det lave nivået i 2011 som alle de andre, men den har en vesentlig større rate etter denne datoen. Hvorfor vet vi ikke helt.

Simuleringsresultat Well Water Cut (WWCT): Thor Halvor Som en mulig forklaring til at vi akkurat i 2011 ligger på det samme nivået som uten injeksjon av bakterie så har vi tatt med denne Grafen som viser vannkuttet i 2 brønner. A36 som er den brønnen som er nærmest injeksjonsbrønnen har helt ifra begynnelsen meget stort vannkutt, så det forklarer ikke så mye. Men ser vi på B-7A så ser vi at bakteriepåvirknigen klarer å presse ned vannkuttet en liten stund, for deretter å stige kraftig. Og dette skjer i 2011. ” Nå skal Amund fortelle om de økonomiske resultatene av dette prosjektet

Økonomisk resultat Modellen Nåverdi og internrente Tre ulike scenarier Amund

Pessimistisk scenario Amund

Forsiktig optimistisk scenario Amund

Optimistisk scenario Amund

Oppsummering (ved ”best case”): 11,1 % mer olje Økning fra 5,49 til 6,1 millioner Sm3 produsert olje. Økonomisk fortjeneste 163 400 000 NOK (37$ per fat) Amund

Spørsmål ? Amund