디지털화는 CCS 노력의 확장을 지원합니다

석유 및 가스 회사가 운영 중 탄소 배출량을 낮추려고 노력함에 따라 탄소 포집 및 저장(CCS)은 많은 가능성을 갖고 있습니다. CCS를 사용하면 이산화탄소(CO2) 배출이 포집되어 CO2 저장 장소로 운반되어 가까운 미래에 남아 있는 깊은 지하 지질 구조에 주입됩니다(그림 1). 폐기된 우물은 주입 장소로 사용될 수 있으며 이는 석유 및 가스 회사에 특히 매력적입니다.

성공적인 CCS 구현은 포집 기술의 가용성 및 비용, 오염원과 주입 지점 사이의 거리, 지질 환경, 자금 모델, 규제 및 정책 환경 등 여러 요소에 따라 달라집니다. 데이터와 효율적인 데이터 관리는 이러한 요소를 뒷받침하며 CCS 이니셔티브의 성공에 매우 중요합니다. 이러한 기본 원칙 내에서 현장 특성화, 모니터링, 최적화 및 세금 공제는 CCS 프로그램의 형태에 영향을 미치는 중추적인 고려 사항입니다.

부지 특성화는 용량을 결정합니다. 부지 특성화에서 데이터를 적절하게 사용하면 지하의 CO2 주입 용량을 정확하게 평가할 수 있으며 재정적 투자 요구 사항을 결정하는 데 필요합니다. 현장 특성화 노력은 데이터 수집 및 분석을 통해 지하 지질학, 간극압 프로필 및 지구 역학적 응력 시스템에 대한 세부 정보를 수집하는 데 중점을 둡니다.

해당 지역이 활성 탄화수소 저수지인지 깊은 염분 대수층인지 여부에 관계없이 해당 지역의 CCS 적합성을 결정하려면 데이터 가용성, 빈티지 및 품질이 필수적입니다. 새로운 데이터는 비용이 많이 들지만 CO2 주입에 대한 지하 생존 가능성을 입증하기 위해 누락된 정보를 보완해야 합니다.

영국 대륙붕에서 CO2 주입을 위한 유정의 재사용 가능성을 평가하기 위해 REX-CO2 컨소시엄의 일환으로 BGS(British Geological Survey)와 Ikon Science가 협력한 작업은 CCS 프로젝트에서 부지 특성화의 중요성을 보여줍니다. 유정 재사용 조사는 남부 북해 분지에 있는 Bunter Closure 36의 염분 대수층과 동부 아일랜드 해 분지에 있는 해밀턴의 고갈된 가스전에 초점을 맞췄습니다. Bunter Closure 36은 1960년대 탐사정의 목표가 되었던 대형 돔형 구조물입니다. 그러나 저수지는 버려졌습니다. 1980년대에는 Bunter Closure 36을 통해 탐사정이 시추되었으며, 이번에는 훨씬 더 깊은 석탄기 석탄층에 있는 저장소를 목표로 했습니다. 이는 나중에 스쿠너 가스전의 발견으로 이어졌고, 이후 수십 년 동안 이 더 깊은 목표에서 가스를 생산하기 위해 Bunter Closure 36을 통해 수많은 생산 유정을 뚫었습니다. 결과적으로 많은 수의 유정 관통구가 Bunter Closure 36을 통과했으며 향후 몇 년 내에 폐기될 예정입니다.

Ikon은 RokDoc 소프트웨어 프로그램을 사용하여 Bunter Closure 36을 통해 시추한 우물과 일부 지역 우물을 분석하여 지하 표면을 평가하고 해당 우물의 재사용 및 CO2 주입 및 저장 적합성을 검증했습니다(그림 2). Bunter Closure 36 사례 연구 바로 근처의 유정에는 더 깊은 석탄기 저장소를 목표로 하기 때문에 반복 형성 테스터 및 모듈 형성 역학 테스터의 것과 같은 포괄적인 압력 데이터 측정이 부족했기 때문에 Ikon의 Southern North Sea Well Database를 사용하여 다음을 수행했습니다. 누락된 데이터를 채우기 위해 동일한 저장소 및 단층 블록 내의 지역 우물을 검사합니다.

이 지역 연구를 통해 팀은 Esmond 가스전과 같은 생산 필드의 고갈 효과가 최소화되었으며(그림 3) 현재 압력이 거의 정수압에 가까우거나 잠재적으로 약 200psi까지 과압될 가능성이 있음을 확인할 수 있었습니다. . 데이터는 저수지가 연결되어 있고 장거리에 걸쳐 우수한 다공성과 투과성을 보여주었습니다. CO2 주입을 위한 현장의 지질학적 적합성을 나타내는 두 가지 주요 매개변수인 저장소 압력과 밀봉 파괴 강도에 대한 초기 조사 결과를 통해 Ikon과 BGS는 안전한 CO2를 위한 저장소 내 충분한 수직 유효 응력의 존재를 계산하고 확인할 수 있었습니다. 방지. 데이터와 효율적인 데이터 관리가 없었다면 이러한 중요한 현장 특성화 결정은 불가능했을 것입니다.