Hvordan sjekker du om en oljebrønn er tett, slik at den ikke er en fare for plattformarbeiderne eller miljøet rundt seg?

For å gjøre det må du undersøke et trangt hull med diameter på kanskje 30 cm, kilometervis under bakken eller havbunnen. Her er trykket knusende og temperaturen ofte godt over 100°C. Dette høres kanskje ut som en vanskelig oppgave, og det er det også! Likevel har oljeindustrien gjort slike ting i nesten et århundre, og over de siste fire tiårene har de i større og større grad brukt ultralydbaserte teknikker til det.

I denne bloggposten skal jeg forklare hvordan en frisk oljebrønn ser ut, hvordan oljeselskaper bruker brønnloggmålinger til å sjekke helsa til brønnene deres, og si litt om hvordan vi ved CIUS kan hjelpe dem.

Hva er en oljebrønn?

En oljebrønn er, i bunn og grunn, et dypt hull i bakken. Dette hullet bores gjennom stein, fra overflata ned til et reservoar med olje og gass.

Stålrør plasseres nedi brønnen, for å sørge for at hullet ikke kollapser og for å bære olje og gass fra reservoaret og opp til overflata.

Under brønnkonstruksjonen sprøytes det inn sement noen steder mellom stålrørene og steinveggene til hullet.

Sementen støtter rørene og forsegler brønnen. Denne forseglingen gjør at olje og gass bare har én vei opp, nemlig gjennom rørene, hvor vi kan kontrollere strømningen. I tillegg gjør sementforseglingen at væske fra geologiske formasjoner ikke kan gå gjennom brønnen og forurense andre slike formasjoner.

Slik ser altså en frisk brønn ut. Oljeselskaper må sørge for at brønnene deres både bygges friske og forblir friske. Hvis sementen for eksempel ikke fullstendig forsegler brønnen, eller rørene blir ekstremt korroderte, kan det føre til at olje eller gass lekker. Dette er en fare både for miljøet og for plattformarbeiderne, og må selvfølgelig unngås. Derfor må oljeselskaper måle tilstanden til sementen i brønnene sine, som forteller dem om brønnene er friske, og sier noe om hva de må gjøre hvis de ikke er det.

Hva er en brønnlogg?

Det er mange forskjellige typer målinger du kan gjøre i en brønn. Ultrasoniske, soniske, radiometriske, mekaniske, elektromagnetiske, og så videre. Oljeselskaper gjør slike målinger ved å fire de riktige måleredskapene, kjent som tools, ned i brønnen. Disse toolene gjør målinger fra innsiden av stålrørene, og målingene sendes typisk opp til overflata underveis i måleprosessen. Deretter sammenstilles måleresultatene som en brønnlogg, som vist under.

En brønnlogg ser ganske forvirrende ut til å begynne med, og det kommer nok ikke som en overraskelse at det ligger mye trening bak å kunne forstå dem og komme med en god tolkning av tilstanden i brønnen. Kort sagt representerer hver av «kolonnene» én eller flere typer informasjon, hentet fra målingene gjort i brønnen.

Ut fra denne informasjonen kan erfarne loggtolkere få en god forståelse av tilstanden til rørene og sementen. For eksempel kan de se om røret er korrodert eller deformert, og om det er noen kanaler mellom røret og sementen som olje eller gass potensielt kan strømme gjennom.

I loggen ovenfor har alt unntatt noen av kurvene i kolonnene til venstre nest lengst til høyre blitt målt av Ultrasonic Imager tool (USIT), et ultrasonisk tool fra Schlumberger. Dette toolet bruker en puls-ekko-teknikk, som betyr at det skyter ultrasoniske pulser rett mot rørveggen og tar opp ekkoet som kommer tilbake. Disse ekkoene kan se ut som de gjengitt nedenfor. Toolet roterer mens det dras gjennom brønnen, slik at det tar oppptak av pulser skutt i alle retninger. Ved å prosessere disse opptakene kan vi få informasjon om formen og tykkelsen til røret, og hva slags materiale som ligger bak.

Hvordan CIUS kan hjelpe til

Som del av samarbeidet i CIUS har Equinor gitt et stort datasett med brønnloggdata til CIUS, i tillegg til Volve-datasettet som de har gjort offentlig tilgjengelig. Disse datasettene inneholder rå og prosessert brønnloggdata, og tolkninger av brønnene basert på disse. Med disse datasettene og vår ekspertise innenfor ultralyd og maskinlæring ønsker vi å hjelpe loggtolkere ved å gi dem et enda bedre grunnlag for å gjøre sine tolkninger.

Vi går i flere retninger med dette, og jeg vil gi et par eksempler. For det første mener vi at det finnes mer informasjon i rådataene enn det som hentes ut fra dem i dag. Hvis vi utvikler bedre dataprosesseringsalgoritmer vil vi gi mer informasjon til loggtolkerne, slik at de kan gjøre sine slutninger med enda mer sikkerhet.

For det andre vil vi hjelpe loggtolkerne med å gjøre de enkleste oppgavene sine, slik at de kan konsentrere seg om de vanskeligere oppgavene. Ved å gi dem ekstra støtte til å ta beslutninger, for eksempel gjennom automatiske forslag for brønnloggtolkninger, lar vi dem endre fokuset sitt mot mer utfordrende situasjoner som må evalueres av dyktige mennesker.

Vi har nå kommet ganske langt med noe av dette arbeidet, selv om vi enda ikke kan snakke helt fritt om resultatene våre. Men når de er publiserte blir det nok en ny bloggpost!

Noen bilder og data her er tatt fra datasettet Volve Data Village, som Equinor har gjort offentlig tilgjengelig. Disse er brukt med eksplisitt tillatelse.