Assessment of hazard and risk due to induced seismicity for underground CO2 storage and oil and gas production assets.

评估地下二氧化碳储存和石油和天然气生产资产的诱发地震活动造成的危害和风险。

基本信息

  • 批准号:
    2440306
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2020 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Production of oil and gas can cause seismic activity. Problematic levels of seismic activity are rare and occur only in a small minority of oil and gas fields. However, the potential impact of high levels of seismic activity justifies careful monitoring and modelling of hazards and risks. Such induced earthquakes also arise from a new strategy used to combat climate change, specifically where CO2 is captured and stored in underground reservoirs. Accurate forecasting of hazards under scenarios for future extraction/injection is vital in ensuring the process is operated safely. Statistical methodology plays an important role in the design of monitoring strategies and in the assessment of these hazards and risks.This project aims to improve upon current statistical models of marked point pattern data to inform the assessment of seismic hazards. Improvements to the geophone network at the site over time have allowed smaller magnitude earthquakes to be detected. This leads to the problem of missing data from the years where the geophone network was not dense enough to detect all small magnitude seismic events. This project will explore a spatio-temporal threshold selection method using an extreme value analysis to address this issue. In partnership with Shell.
石油和天然气的生产会引起地震活动。有问题的地震活动很少见,只发生在少数油气田。然而,高强度地震活动的潜在影响证明了对危害和风险进行仔细监测和建模的合理性。这种诱发地震也源于应对气候变化的新策略,特别是捕获二氧化碳并将其储存在地下水库中。准确预测未来开采/注入情景下的危险对于确保工艺安全运行至关重要。统计方法在监测策略的设计以及这些灾害和风险的评估中发挥着重要作用。该项目旨在改进当前标记点模式数据的统计模型,为地震灾害的评估提供信息。随着时间的推移,现场地震检波器网络的改进使得能够检测到较小震级的地震。这导致了地震检波器网络不够密集,无法检测所有小震级地震事件的年份数据丢失的问题。本项目将探索一种使用极值分析的时空阈值选择方法来解决这个问题。与壳牌合作。

项目成果

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