Uncertainty studies and risk assessment for CO2 storage in geological formations

Abstract

Carbon capture and storage (CCS) in deep geological formations is one possible option to mitigate the greenhouse gas effect by reducing CO2 emissions into the atmosphere. The assessment of the risks related to CO2 storage is an important task. Events such as CO2 leakage and brine displacement could result in hazards for human health and the environment.

In this thesis, a systematic and comprehensive risk assessment concept is presented to investigate various levels of uncertainties and to assess risks using numerical simulations. Depending on the risk and the processes, which should be assessed, very complex models, large model domains, large time scales, and many simulations runs for estimating probabilities are required. To reduce the resulting high computational costs, a model reduction technique (the arbitrary polynomial chaos expansion) and a method for model coupling in space are applied. The different levels of uncertainties are: statistical uncertainty in parameter distributions, scenario uncertainty, e.g. different geological features, and recognized ignorance due to assumptions in the conceptual model set-up. Recognized ignorance and scenario uncertainty are investigated by simulating well defined model set-ups and scenarios. According to damage values, which are defined as a model output, the set-ups and scenarios can be compared and ranked. For statistical uncertainty probabilities can be determined by running Monte Carlo simulations with the reduced model. The results are presented in various ways: e.g., mean damage, probability density function, cumulative distribution function, or an overall risk value by multiplying the damage with the probability. If the model output (damage) cannot be compared to provided criteria (e.g. water quality criteria), analytical approximations are presented to translate the damage into comparable values. The overall concept is applied for the risks related to brine displacement and infiltration into drinking water aquifers. The uncertainties on all three levels are investigated in three approaches with different focus. The concept can also be applied to CO2 leakage or hazards related to other technologies in the subsurface such as methane storage or atomic waste disposal.

In the second part of this thesis, uncertainty studies for two realistic storage formations (the pilot site Ketzin (Germany) and a realistic storage formation in the North German Basin) are performed to investigate the related uncertainties and to reduce them as much as possible. For the Ketzin site, history matching of the measurement data, is an important task for dynamic modeling and essential for future risk assessment. A systematic approach to fit the data set using inverse modeling is presented in this work. For future risk assessment for realistic sites, e.g. for the Ketzin site, the uncertainty studies and the history matching approach provide important information.

Finally, CCS is discussed in the context of risk perception and the possible input of the risk assessment concept presented in this work is discussed. This work is a first attempt to connect the technical risk assessment for CO2 storage to the social science approach for risk assessment. It is bridging the gap between engineering and social sciences by integrating the technical quantification of risk into the wider context of a comprehensive risk governance model.

Carbon Capture and Storage (CCS) ist eine mögliche Option den anthropogenen Treibhauseffekt durch Reduzierung der CO2 Emissionen in die Atmosphäre abzuschwächen. Eine wichtige Aufgabe ist es die Risiken, die während der Lagerung des CO2 in geologischen Formationen auftreten könnten, zu untersuchen. Ereignisse, die zu mögliche Gefährdungen führen können, sind der Austritt von CO2 aus dem Reservoir oder die Verdrängung des im Reservoir vorhandenen Salzwassers.

In dieser Arbeit wird ein systematisches und verständliches Konzept entwickelt, um verschiedene Stufen von Unsicherheiten zu untersuchen und Risiken abzuschätzen. Hierfür werden unterschiedliche numerische Modelle und Methoden verwendet. Um die enormen Rechenzeiten, die durch die Komplexität der Modelle und den Bedarf von unzähligen Variationsrechnungen gegeben ist, zu reduzieren, werden Methoden der Modellkopplung im Raum und der Modellreduktion (“Arbitrary Polynomial Chaos Expansion”) angewendet. Das Risikokonzept unterteilt die Unsicherheiten in unterschiedlicher Stufen: Statistische Unsicherheiten in Parameterverteilungen, Szenariounsicherheit, zum Beispiel unterschiedliche geologische Strukturen und “recognized ignorance” (bewusstes Ausschließen von Prozessen). Recognized ignorance und Szenariounsicherheit werden durch Simulationen von unterschiedlichen, eindeutig definierten Modellkonzepten und Szenarien untersucht. Die unterschiedlichen Modellkonzepte und Szenarien können dann anhand des Schadens, welcher als Modellausgabe der Simulation definiert wird, bewertet, verglichen und klassifiziert werden. Für statistische Unsicherheiten können neben dem Schaden auch Wahrscheinlichkeiten bestimmt werden. Hierfür werden zahlreiche Monte Carlo Simulationen mit dem reduzierten Modell durchgeführt. Die Ergebnisse können auf verschiedene Arten dargestellt werden: Z.B. als Mittelwerte des Schadens, als Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, als kumulative Verteilungsfunktion, oder als übergreifender Risikowert durch Multiplikation des Schadens mit der Wahrscheinlichkeit. Analytische Abschätzungen können zusätzlich verwendet werden um den Schaden, der als Modellausgabe definiert ist, in Werte zu übertragen, die mit Richtwerten (z.B. Trinkwasserkriterien) verglichen werden können. Das Konzept zur Risikoabschätzung wird in dieser Arbeit auf die Untersuchung von Risiken, die mit der Salzwasserverdrängung verbunden sind, angewendet. Das Konzept kann auch auf andere Gefährdungen angewendet werden, wie zum Beispiel CO2 Lekagen oder Gefährdungen bei anderen Technologien im Untergrund wie z.B. Methanspeicherung oder Atommüllendlagerung.

Im zweiten Teil der Arbeit werden unterschiedliche Unsicherheitsanalysen für realistische Speicherformationen (für das Pilot Projekt Ketzin und für eine realistische Speicherformation im Norddeutschen Becken) durchgeführt. Eine wichtige Aufgabe für die dynamische Modellierung im Zusammenhang mit der Speicherstätte Ketzin ist das “History matching” von Messdaten (Modellvalidierung anhand von Messdaten). Ein systematischer Ansatz unter Verwendung der inversen Modellierung wurde hierfür angewandt. Die Ergebnisse der Unsicherheitsanalysen und des “History matching” stellen wichtige Informationen für zukünftige Risikoabschätzungen dar.

Im Schlussteil der Arbeit wird CCS im Kontext der Risikowahrnehmung diskutiert und der Beitrag des präsentierten Konzepts zur Risikoabschätzung eingeordnet. Diese Arbeit ist somit ein erster Schritt um die technische Risikoabschätzung für CO2 Speicherung mit sozialwissenschaftlichen Ansätzen zu verknüpfen, indem es die quantitative Risikoabschätzung in den erweiterten Kontext eines Risiko-Governance Modells stellt.