Til hovedinnhold

Stein Krogstad

Seniorforsker

Stein Krogstad

Seniorforsker

Stein Krogstad
Telefon: 918 34 023
E-post:
Avdeling: Mathematics and Cybernetics
Kontorsted: Oslo

Publikasjoner og ansvarsområder

Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1956050/

Model-based optimization of placement and trajectories of wells in petroleum reservoirs by the means of reservoir simulation forecasts is computationally demanding due to the high number of simulations typically required to achieve a local optimum. In this work, we develop an efficient flow...

År 2021
Type Vitenskapelig artikkel
Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1956095/

We present a recently developed framework for computing parameter sensitivities for models of the GenericBlackOilModel class. The typical application is model parameter tuning, i.e., to adjust model parameters such that model simulation output (well component rates and pressure) matches some...

Forfattere Stein Krogstad Manuel Antonio Borregales Reveron
År 2021
Type Poster
Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1956020/

The Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA) method has been popular for petroleum reservoir history matching. However, the increasing inclusion of automatic differentiation in reservoir models opens the possibility to history-match models using gradient-based optimization. Here...

Forfattere Manuel Antonio Borregales Reveron Håvard Heitlo Holm Olav Møyner Stein Krogstad Knut-Andreas Lie
År 2021
Type Vitenskapelig antologi/Konferanseserie
Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1939832/

Ensembles of geomodels provide an opportunity to investigate a range of parameters and possible operational outcomes for a reservoir. Full-featured dynamic modelling of all ensemble members is often computationally unfeasible, however some form of modelling, allowing us to discriminate between...

År 2021
Type Vitenskapelig artikkel
Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1849901/

Ensembles of geomodels provide an opportunity to investigate the range of parameters and possible operational outcomes for a reservoir of interest. Full-featured dynamic modelling of all ensemble members is often computationally unfeasible, however some form of dynamic modelling, allowing us to...

År 2020
Type Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1849921/

Optimizing placement and trajectory of wells is a computationally demanding, and hence time-consuming task due to the high number of simulations typically required to achieve a local optimum. In this work, we combine three remedies for speeding up the workflow; firstly, we employ a flow-diagnostics...

År 2020
Type Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
Publikasjon
https://www.sintef.no/publikasjoner/publikasjon/1849924/

Data-driven models are an attractive alternative to reservoir simulation in workflows where full field-scale simulations may be computationally prohibitive [3,4]. One example is the forecasting and schedule optimization of waterflooding scenarios, where numerous function evaluations that correspond...

Forfattere Manuel Antonio Borregales Reverón Olav Møyner Stein Krogstad Knut-Andreas Lie
År 2020
Type Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel