Tým Penn State odkrývá skryté struktury chybějící tradičními seismickými skenováními, které brání extrakci oleje.
Častou výzvou při vrtání ropy je, že studny mohou přestat produkovat, i když seismické skenování naznačuje, že olej zůstává pod zemí.
Abychom to vyřešili, vědci na Penn State University použili PSC’s Bridges-2 Supercomputer k začlenění časové dimenze do seismického zobrazování a prozkoumat, jak olej snižuje sílu zvukových vln procházejícím ním. Jejich časné výsledky ukazují, že skryté útvary hornin uvnitř nádrží mohou blokovat přístup k částem oleje. Tým nyní rozšiřuje svou práci a studuje ropná pole v plném měřítku.
Proč je to důležité
Extrahování oleje z stále vzdálenějších a hlubších míst vyžaduje chytřejší metody. Zatímco odpad byl vždy nákladný, dnes je efektivita a environmentální odpovědnost kritičtější než kdy jindy.
Geologové se obvykle spoléhají na způsob, jakým se zvukové vlny pohybují po Zemi, aby identifikovaly usazeniny oleje a odhadovaly velikost rezerv. Wells však často vyschne po vytvoření pouze části jejich předpokládaného výstupu. Tieyuan Zhu z Penn State, spolu se svými studenty a postdoktorandskými vědci, se rozhodl tento problém prozkoumat a zlepšit předpovědi o tom, kolik oleje může nádrž realisticky přinést.
„Vlastně jsme testovali … údaje ze Severního moře. Víte, začali vrtat v roce 2008 a na základě jejich odhadu … mohli vyrábět olej po dobu 20 let, 30 let. Bohužel, po dvou letech, nebylo nic. Jejich studna je jen zmatená. Kde je ropa? Gone?
Pro prozkoumání dalších podrobností ze seismických zvukových dat nad rámec toho, co zvažovaly dřívější studie, tým potřeboval výrazně větší výpočetní kapacitu. Vyžadovali také podstatnou paměť, aby procesory mohli držet velké části problému bez opakovaného získávání informací z úložiště, což by zpomalovalo práci. Systém Bridges-2 podporovaný NSF poskytoval potřebné zdroje, které umožnily přidělením z přístupu, sítě pokročilých výpočetních zařízení NSF.
Jak pomáhal PSC
Olej nesedí v bazénech pod zemí. Když je přítomen, je nasáklý do porézní skály. Pevná skála přenáší zvuk snadněji než olejová skála. Odborníci si tedy mohou spatřit rezervy na oleje tím, jak zpomalují zvuk, který je prochází. Stejně jako lékařský ultrazvuk, tyto seismické Metody produkují 3D obrazy, kde sedí ta olejná skála.
Navzdory těmto sofistikovaným mapám však Wells vyvrtané na základě těchto obrázků často přicházejí krátce. Tým Zhu usoudil, že existují doslova části obrázku, které 3D zobrazování nezachytilo. Měli podezření, že získání obrázků stejných rezerv v různých datech – přidání času k vytvoření jakéhokoli 4D animace – by pomohlo vytvořit přesnější obrázek.
Přidání rozměrů k datům
Dalším kusem skládačky by bylo zahrnout do analýzy více funkcí seismických dat. Dříve byly zásoby oleje spatřeny o delší dobu, než se k nim pohybují zvuk. K této časové údaje přidali vědci z Penn State amplituda signálu – jak olej tlumil jeho hlasitost.
To vše představovalo výpočetní problémy. Počítač by potřeboval spoustu rychlých procesorů, aby výpočty v přiměřeném čase vyhýbali. Ale také by muselo dočasně ukládat části problému ve své paměti – jako RAM v notebooku -, aby se nemusela stále vracet a přečíst si uložená data, což vše zpomaluje. Bridges-2, s více než tisíc výkonnými centrálními zpracovatelskými jednotkami (CPU) Pravidelná paměť uzlyby mohl poskytnout rychlost. Mohlo by také poskytnout paměť, protože každá z nich se vyskytuje uzly CPU mezi 256 a 512 gigabajty RAM-osm až 16krát více než špičkový herní notebook.
„Máme dva postdoktody a také jednoho postgraduálního studenta používajícího Bridges-2 … První fází používání Bridges-2 bylo paralelizovat náš výzkumný kód … a učinit jej praktičtější … Druhou fází je skutečně implementovat kód do terénních dat … PSC mi zaručil sto tisíc výpočetních hodin a také vzpomínkou na ukládání mých dat, moje data z pole … prostě nelze dosáhnout na naše místní (zdroje),“ vysvětlila mi na polích (zdroje), „vysvětlila mi na polích (zdroje),“ vysvětlila mi na polích (zdroje), „vysvětlila mi na polích (zdroje),“ vysvětlila mi navázaná (zdroje), „vysvětlila mi na polních datech (zdroje),“ vysvětluje mi vázanky, a to, že Penn, Penn, nelze dosáhnout.
Opakovaná měření a rozšířená analýza týmu poskytla Paydirt. Zjistili, že obrázky mapované časem samy, při jediném měření, zmeškaly struktury v olejové rezervě. Některé z těchto struktur, jako je například vrstva pevné horniny v rezervaci, by neovlivnily rychlost zvuku dostatečně detekovány. Ale zabránilo by to, aby studna sání oleje pod ním. Řešení bylo v některých případech jednoduché. Vyvrtejte trochu hlouběji a zbytek oleje by byl přístupný.
Současná zpráva byla pouze důkazem konceptu pro jejich přístup v omezené geologické oblasti, asi 9 čtverečních mil. V současné době tým rozšiřuje své výpočty na více uzlů, takže metoda může produkovat přesné mapy pro mnohem větší oblasti, desítky čtverečních mil. Další možností skupiny Zhu může prozkoumat při rozšiřování jejich práce je použití extrémních paměťových uzlů Bridges-2, které mají 4 000 gigabajtů RAM za kus.
Reference: „Posílení odhadu útlumu prostřednictvím integrace Hessiana do viskoakustického inverze s multiparameter viskoakustickou inverzí“ Guangchi Xing a Tieyuan Zhu, 29. července 2024, Geofyzika.
Dva: 10.1190/geo2023-0634.1
„Proč seismické modely útlumu zvyšují časosběrné zobrazování? 2D viskoakustická případová inverzní případová studie z pole Volve“ od Donggeon Kim a Tieyuan Zhu, 19. června 2025, Geofyzika.
Doi: 10.1190/geo2024-0793.1
Nikdy nezmeškáte průlom: Připojte se k zpravodaji Scitechdaily.
