Geri Dön

Predictive reservoir modeling for CO2 sequestration in Kızıldere reservoir using multiple inter-well tracer tests

Kızıldere rezervuarında kuyular arası çoklu izleyici testleri kullanarak CO2 sekestrasyonu için tahminsel rezervuar modellemesi

  1. Tez No: 833485
  2. Yazar: DOĞUHAN BARLAS SEVİNDİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT AKIN, DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK EROL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 196

Özet

Jeotermal enerji genellikle fosil yakıtlara kıyasla temiz ve sürdürülebilir bir enerji kaynağı olarak kabul edilir. Ancak, Türkiye'de, rezervuar akışkanları ile birlikte %98 CO2 bileşimine sahip büyük miktarda yoğuşmayan gaz (NCG) üretilen jeotermal sahalar bulunmaktadır. Bu nedenle, yakalanan gazın rezervuara yeniden enjekte edilerek üretilen NCG'nin azaltılması önemlidir. Bu bağlamda, sayısal rezervuar modelleri, yer altı akış sürecini anlamak ve enjeksiyonun uzun vadeli olası sonuçlarını tahmin etmek için önemli araçlardır. Bu çalışmada, Kızıldere jeotermal rezervuarının akış yollarını karakterize etmek ve enjeksiyonun etkisini tahmin etmek için TOUGH2 rezervuar simulatorü kullanılarak enjeksiyon kuyusu etrafında merkezlenmiş yerel bir sayısal rezervuar modeli geliştirilmiştir. Sahanın doğal durum modeli, rezervuar modelinin başlangıç koşullarını elde etmek için 10 % hata toleransıyla basınç ve sıcaklık gözlemlerini kullanarak kalibre edilmiştir. Rezervuardaki akış karakteristiklerini tanımlamak için klorür, konservatif bir tür olarak kabul edilmiştir ve klorür konsantrasyonlarının artışı gözlem kuyuları boyunca eşleştirilmiştir. Ayrıca, Kızıldere rezervuarında olası akış yolları boyunca kalibrasyon sağlamak için pilot enjeksiyon kuyusundan ve en kuzeydeki enjeksiyon kuyusundan iki adet izleyici testi naftalen-sülfonatlar kullanarak gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, Kızıldere jeotermal rezervuarının akış yollarının yüksek derecede karakterizasyonu sağlanmıştır. Kalibre edilen modele dayanarak, CO2-tuzlu su enjeksiyonunun farklı enjeksiyon senaryoları altında (değişen enjeksiyon hızları, süreler, sabit ve farklı basınç koşullarında) etkisi tahmin edilmiştir. CO2-tuzlu su enjeksiyonunun sonuçları, enjekte edilen CO2'nin yaklaşık %20'sinin 2030 yılına kadar üretim kuyularına geri ulaştığını ve Kızıldere jeotermal rezervuarında güvenli bir CO2 sekestrasyonu sağlandığını göstermiştir. Ayrıca, belirli koşullar altında tüm enjeksiyon kuyularının devreye alınmasıyla, Kızıldere rezervuarında toplam 200 Mt CO2 depolanabileceği tahmin edilmektedir.

Özet (Çeviri)

Geothermal energy is generally considered a clean and sustainable energy source compared to fossil fuels. However, there exist geothermal fields in Turkey where a high amount of non-condensable gas (NCG) with 98% CO2 composition is co-produced with reservoir fluids. Thus, it is crucial to mitigate the co-produced NCG by re-injecting the captured gas back into the reservoir. In that regard, numerical reservoir models are significant tools for understanding the subsurface flow process and predicting the possible outcomes of the re-injection in the long term. In this study, a localized numerical reservoir model is developed centered across the pilot brine-CO2 injection well to characterize the flow paths of the Kızıldere geothermal reservoir to predict the impact of the injection. The natural state model of the field has been calibrated to obtain the initial conditions of the reservoir model with less than a 10 % error tolerance for the PT observations. To characterize the flow characteristics in the reservoir, chloride is assumed to be a conservative species for which the gradual enrichment of the chloride concentrations is matched across the observation wells. Furthermore, two slug tracer tests have been performed from the pilot injection well and from the northernmost injection well by using naphthalene-sulphonates for which the calibration across the possible flow paths in the Kızıldere reservoir is achieved accordingly. Consequently, a high degree of quantitative and qualitative characterization of the flow paths in the Kızıldere geothermal reservoir has been achieved. Based on the calibrated model, the impact of CO2-brine injection has been predicted under different injection scenarios which consist of varying injection rates and durations, and constant and varying pressure conditions. The results of the CO2-brine injection showed that approximately 20% of the injected CO2 reaches back into the production wells until 2030 ensuring a safe CO2 sequestration in the Kızıldere geothermal reservoir. Furthermore, under certain conditions, it has been estimated that a total of 200 Mt of CO2 can be stored in the Kızıldere reservoir by commencing all of the re-injection wells.

Benzer Tezler

  1. CO2 capture and storage in geologic studies in terms of energy, economic, and environmental effects

    Enerji, ekonomi ve çevresel etkiler açısından jeolojik çalışmalarda CO2 yakalama ve depolama

    MOHAMMADREZA JABBARI SAHEBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN OKAY

  2. Development of a predictive model for carbon dioxide sequestration in deep saline carbonate aquifers

    Karbondioksitin derin tuzlu karbonat akiferlere depolanması için tahmini modelin geliştirilmesi

    SULTAN ANBAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERHAT AKIN

  3. Forecasting the performance of shale gas wells using machine learning

    Makine öğrenmesi kullanarak şeyl gaz kuyularının performansının tahmin edilmesi

    MOHAMMED SHEDAIVA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAZIL EMRE ARTUN

  4. Yağmur suyu ızgaralarının hidrolik verimliliğinin makine öğrenmesi yöntemleriyle modellenmesi

    Modeling of hydraulic efficiency of storm water grate inlets by machine learning methods

    KAYHAN BAYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖZGER