Wejście w życie strategii metanowej, której podstawowym celem jest ograniczenie emisji metanu do atmosfery, oznacza dla sektora gazowego duże wyzwanie. Obecnie Komisja Europejska aktywnie promuje wdrażanie ram pomiaru i raportowania opracowanych przez Partnerstwo w zakresie metanu w sektorze ropy naftowej i gazu (OGMP). W podejściu tym współczynniki emisji metanu dla poszczególnych źródeł emisji powinny być wyznaczane na podstawie pomiarów bezpośrednich. W artykule przedstawiono wyniki pracy badawczej, której celem było wyznaczenie aktualnych współczynników emisji metanu dla stacji pomiarowych znajdujących się w polskim systemie przesyłowym gazu ziemnego. Pierwszym etapem pracy był wybór kryteriów stacji pomiarowych wchodzących w skład systemu przesyłowego pod kątem parametrów, które mogą mieć wpływ na wielkość emisji metanu. W kolejnym etapie pracy na wybranych obiektach przeprowadzono kontrolę szczelności oraz pomiary wielkości emisji metanu. Na podstawie uzyskanych wyników badań wyznaczono również współczynniki emisji metanu w trzech wariantach. W wariancie 1 cała stacja pomiarowa została potraktowana jako pojedynczy obiekt. W pozostałych dwóch wariantach wyznaczono dwa komplety współczynników emisji metanu dla stacji pomiarowych z rozbiciem na poszczególne elementy stacji – na podstawie podziału zaproponowanego w OGMP 2.0 (wariant 2) oraz na podstawie podziału zaproponowanego przez INiG – PIB i GAZ-SYSTEM S.A. (wariant 3). Ostatnim etapem realizacji pracy było przeprowadzenie inwentaryzacji wielkości emisji metanu z łącznie 36 stacji pomiarowych (30 stacji badanych oraz 6 stacji, dla których dokonano analizy na podstawie dostępnych danych z użyciem współczynników emisji wyznaczonych dla każdego z rozpatrywanych trzech wariantów). Niezależnie od przyjętego sposobu wyliczania wielkości emisji metanu otrzymane wyniki inwentaryzacji różniły się między sobą o nie więcej niż 2%.
Geophysical data allows for measuring a change in petrophysical parameters thought a whole well length. They often exhibit a chaotic behaviour which is difficult to describe and finding a pattern is near impossible. A potential measure of this chaos – correlation dimension – has been examined in the study. The research was carried out for the log data from Williston Basin, USA and the Norwegian Lille-Frigg oil field on the North Sea. Sonic log (DT), neutron porosity log (NPHI), deep resistivity log (LLD) as well as density log (RHOB) were utilised in the study. A python program has been written to measure the change in correlation dimension. Instead of calculating a one value of a correlation dimension for a whole log, a moving range algorithm was developed and implemented. It is based on defining a range for which the dimension is calculated and then moving the range on a geophysical log. In addition, a graph representing change of a correlation dimension with depth is drawn. The influence of data range and range shift were measured. Over 100 correlations have been carried out between rock properties and their dimension. The results indicate that the correlation dimensions change throughout the whole geophysical log and correlate with themselves and other curves in a moderate degree. It allows for determining ranges where a data set is not chaotic. The research shows that properly set range should have a reasonable and representative amount of data points, while the shift should be small for accurate results. Presented analysis creates perspectives for a more precise rock formation description and possible correlation between different oil wells within a single reservoir.
Summary Estimating a transition between rock types from well logs using traditional methods can be challenging and time-consuming. Developing new approaches to improving the quality of the estimation as well as saving time becomes necessary. This paper presents a new methodology that uses elements of chaos theory to evaluate the variability of well logs to identify rock layers. Four different parameters that quantify chaos were used in the present study: fractal correlation dimension, sample entropy, Hurst exponent, and Lyapunov exponent. Each of them describes a different property of a well log. The method presented in this paper uses all of them together for an extensive characterization of well log irregularities. The study was carried out on a set of 68 well logs from six wells in the Pluto gas field (Australia). The logs were divided into segments of 25 m. A computer program was written to calculate the chaos parameter values of each interval. The parameters were then analyzed statistically. Hierarchical methods and k-means clustering were used to create dendrograms and clusters. The statistical analysis of the results has shown that the well log variability can be used to successfully differentiate rock formations by showing which intervals on a log are similar. In addition, the intervals that correspond to Mungaroo sandstones, which are the reservoir rock of the Pluto gas field, were particularly distinguished from other parts of the log. Therefore, the presented methodology could prove useful to estimate zones of interest in terms of hydrocarbon potential. The presented algorithm accounts for the variability of the well log readings, not the log values themselves. It does not point exactly to a depth where rock layers interface, but it rather allows similar (in terms of irregularities), consecutive intervals to be grouped together. Based on that, one can draw a conclusion that a lithology differs between groups of intervals.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.