GEOPARD: En hendelsesbasert objektmodell

Vi utvikler et nytt program for å lage tredimensjonale, digitale modeller av geologiske avsetninger. Disse modelleringsprogrammene kan brukes til beregninger innenfor naturressurser.

Et geologisk modelleringsverktøy for modellering av reservoarer

Vi har samlet et team av eksperter på geovitenskap og statistikk, samt fagfolk fra petroleumsindustrien. Oppgaven er å utvikle et verktøy for geologisk modellering som kan brukes som modellering i reservoarer. Alle forskningsaktivitetene i prosjektet støtter opp om dette utviklingsarbeidet.

Hvorfor lage et nytt modelleringsverktøy fra bunnen av? 

De eksisterende verktøyene er bare løst koblet til geologiske prosesser. Det gjør det krevende å overføre geologisk forståelse til dem, og viktig kunnskap kan gå tapt i modelleringsprosessen.

Regler gir Geopard et forsprang 

Bergartene vi modellerer ble dannet av prosesser som følger alminnelige fysiske lover. Beslektede prosesser danner beslektede avsetninger. Denne regelmessigheten lar oss definere forenklede regler som etterligner virkningen av de faktiske prosessene. En regel kan for eksempel styre hvordan pakker av sedimenter stabler seg oppå hverandre ved en elvemunning.

Geopard skal bruke blotningsdata bedre 

Geopards innfallsvinkel er å la noen nøye utvalgte geologiske regler utgjøre kjernen av programmet, slik at avstanden mellom modellbygging og geologisk tenkning blir minst mulig. For at vi skal kunne bruke en regel i et dataprogram, må den være formulert matematisk. Vi trenger et regelsett som gir realistisk geologi og samtidig er kompatibelt med den statistiske modellformuleringen. 

For å finne gode regler vil vi bruke data fra Safari. I denne databasen finnes bilder og 3D-modeller av blotninger av nettopp slike sedimentære strukturer som Geopard skal håndtere. Ved å legge seg nærmere de geologiske prinsippene vil Geopard gjøre det lettere å ta i bruk geologiske data som allerede er tilgjengelige, men som det er vanskelig å nyttiggjøre seg med dagens modeller. 

Det er viktig for oss å bevare geologisk realisme også i møte med observasjoner og data samlet inn fra reservoarene. Reservoardata gir oss viktig informasjon om hvordan det faktisk ser ut nede i undergrunnen.

Bayesiansk statistikk gjør modelleringen mulig 

Med en bayesiansk tilnærming til modellspesifikasjon og estimering kan vi oppdatere resultatene så de stemmer med observasjonene, selv når usikkerheten er stor. Det bayesianske rammeverket er maskineriet som vil gjøre programmet i stand til å kombinere informasjon fra ulike kilder og lage en virkelighetsnær modell. Det å planlegge og bygge pålitelig programvare basert på bayesiansk statistikk kan være krevende. Vår erfaring tilsier at det er verdt det.