Probabilistische Risikoanalyse für CO2-Speicherung mit Hilfe massiver stochastischer Modellreduktion

Großskalige CO2-Speicherung in geologischen Formationen trägt ein inhärentes Leckagenrisiko. Das Potential der CO2-Injektion als Lösung gegen den Klimawandel hängt im beträchtlichen Ausmaß davon ab, die Unsicherheiten und Risiken der Technologie quantifizieren zu können. Bis heute gibt es nur wenig Felderfahrung und Methoden zur probablistischen Risikobewertung wurden noch nicht angewandt. Gängige numerische Modelle sind für stochastische Simulationstechniken rechnerisch zu teurer.

Das Ziel dieses Projektes ist es, einen stochastischen Ansatz für eine probabilistische Risikobewertung von CO2-Speicherszenarien zu erstellen. Unser Ansatz basiert auf eine Modellreduktion mit polynomischen Antwortflächen (polynomial response surface). Nach einem ersten Rechenaufwand zur Modellreduktion, ist das reduzierte Polynom-Modell erheblich schneller als das ursprüngliche Modell. Eine probabilistische Risikobewertung kann dann innerhalb kurzer Zeit durchgeführt werden.

Das reduzierte Modell kann Folgeaufgaben, wie zum Beispiel die Optimierung von Kampagnen zur Standorterkundung, unterstützen. Aufgrund der hohen Lösungsgeschwindigkeit (nach der ersten Modellreduktion) kann dieses Tool auch für interaktive Aufgaben wie Design und Echtzeit-Kontrolle der Speicherungsstellen verwendet werden.