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POS-Studie

Die Quantifizierung des Fündigkeitsrisikos bzw. Abschätzung der Erfolgswahrscheinlichkeit von Geothermiebohrungen ist ein entscheidender Faktor für Investoren und Entscheidungsträger.
Entsprechende POS (Probability of Success) -Studien wurden in den vergangenen Jahren insbesondere für Projekte im Molassebecken durchgeführt (z.B. SCHULZ et al. 2003, SCHULZ 2004), welche den Oberjura (Malm) als Grundwasserleiter erschließen sollten. Dabei wurden die Parameter Temperatur und Förderrate (bei einer vorgegebenen maximalen Absenkung des Wasserspiegels) bewertet.

Erfolgswahrscheinlichkeit

Mathematische Modelle mit unsicheren (fehlerbehafteten, zufälligen) Eingangsparametern können durch Zufallsexperimente statistisch beschrieben werden. Die möglichen Versuchsausgänge/
Elementarereignisse bei einem idealen Würfel sind dabei z.B., dass entweder eine 1, 2, 3, 4, 5 oder 6 gewürfelt wird. Die Menge aller Elementarereignisse ist der Ereignisraum E (1, 2, 3, 4, 5, 6), ein
Elementarereignis A ist immer eine Teilmenge dieses Ereignisraumes E. Ein Maß für die Sicherheit/Unsicherheit des Eintretens eines bestimmten Ereignisses A ist die Wahrscheinlichkeit P(A) (P – „Probability“). Die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Ereignisses A ist immer eine reelle Zahl, für die gilt:

0 ≤ P(A) ≤ 1

Die zwei Extremfälle sind: P(A) = 1, A tritt mit Sicherheit ein; P(A) = 0, A tritt mit Sicherheit nicht ein. Je größer die Wahrscheinlichkeit P(A), umso „eher" ist anzunehmen, dass das Ereignis A eintritt. Der Versuch muss jedoch n mal wiederholt werden. Wenn wir ein Zufallsexperiment in identischer Weise n mal durchführen und dabei genau m mal das Ereignis A eintritt, so nennen wir den Quotienten:

h(A) = m/n 

die relative Häufigkeit, mit der das Ereignis A eingetreten ist. Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ist die für eine gegen unendlich strebende Anzahl n von Durchführungen des betreffenden Zufallsexperiments vorausgesagte relative Häufigkeit seines Eintretens. Die Summe aller Versuchsausgänge eines Zufallsexperiments in der Form A1, A2, A3, ...ist durch

P(A1) + P(A2) + P(A3) + ... = 1

definiert. Ein Problem bei der Einschätzung von Unsicherheiten in Bezug auf die Eintrittswahrscheinlichkeit hat mit der Art der statistischen Verteilung der Daten zu tun (vgl. LERCHE & MACKAY 1999). Am verbreitetsten sind in der Geologie/Geothermie die (Gauß‘sche) Normal- bzw. Log-Normalverteilung, ebenfalls von größerer Bedeutung ist die exponentielle Verteilung.

Anwendung in der Exploration

Zu Beginn einer Explorationsphase sind die geologischen Unsicherheiten sehr hoch und von subjektiven Einschätzungen, wie „geringe Unsicherheiten“, „hohe Wahrscheinlichkeit“ etc., geprägt.
Bezüglich der Wahrscheinlichkeiten zur Auffindung von Kohlenwasserstoffen (KW) haben LERCHE & MACKAY (1999), basierend auf den Arbeiten von P. Rose, eine Konvertierung von qualitativen Einschätzungen mit einer Angabe von Bereichen für die POS (quantitativ) vorgestellt.

Die Skala reicht von hohem geologischen Risiko über 50/50-Chance bis hin zu „scheinbar sicher“ und umfasst die Bereiche Reservoir, Struktur, KW-Bildungspotential und geeignete Fallenstruktur. Die Erfolgswahrscheinlichkeit für die Exploration einer KW-Lagerstätte lässt sich, da die einzelnen Wahrscheinlichkeiten voneinander unabhängig sind, durch die Multiplikation der Einzelwahrscheinlichkeiten ermitteln (ROSE 2001, MALVIC 2009, MALVIC & RUSAN 2009).

Anwendung in der Geothermie

In der Geothermie wurden POS-Studien vor allem von Schulz durchgeführt (SCHULZ et al. 2003, 2004, SCHULZ 2004, 2006, 2008, 2012). Diese Arbeiten sind auf den Geothermieaquifer  Malm (Oberjura) des süddeutschen Molassebeckens fokussiert, welcher durch eine größere Anzahl von Geothermie- und anderen Bohrungen erschlossen ist. Zwei Parameter werden dabei berücksichtigt: zum einen die Förderrate (bei vorgegebener Absenkung des Wasserspiegels) und
zum anderen die Temperatur. Die benötigten Informationen werden aus bestehenden Bohrungen im Umfeld des Explorationsstandortes bezogen. Als POS wird dabei definiert:

POS = Σ Wi Ai / Σ Wi

Mit

  • Wi Wichtungsfaktor
  • Ai  1- erfolgreich, 0- nicht erfolgreich.

Als Wichtungsfaktoren werden hier einerseits die Entfernung der vorhandenen Bohrungen zum Explorationsstandort und zum anderen die Nutzungsart dieser Bohrung verwendet. Letzteres ist vorallem deshalb sinnvoll, da Geothermiebohrungen den potenziell höffigen Malm meist kompletter bohren, während KW-Bohrungen nach Erreichen des Malms meist eingestellt wurden und so der höffige Bereich nur teilweise aufgeschlossen ist.  

Literatur

Wolfgramm,Markus, Ingmar Budach, Kerstin Nowak, Jens Zimmermann: Bewertung des Fündigkeitsrisikos bei geothermischen Bohrungen im Norddeutschen Becken. In: DGK (2017).

Schulz. R., Jung, R., Schellschmidt, R.: Abschätzung der Erfolgswahrscheinlichkeit bei geothermischen Bohrungen. In: Tagungsband der GtV-Tagung (2003), S. 55-65 

Schulz, R.: Fündigkeitsrisiko.- Vortrag auf der 23. Fachtagung der SVG., (2012), 2.12.2018, Bern.

Schulz, R.: Beurteilung des Fündigkeitsrisikos bei geothermischen Bohrungen.- Vortrag auf der FH-DGG,
Offenburg, (2008), 27.02.2008.

Schulz, R., Agemar, T., Alten, A.-J., Kühne, K., Maul, A.-A., Pester, S. & Wirth, W.: Aufbau eines geothermischen Informationssystems für Deutschland.- Erdöl Erdgas Kohle 123, 2, (2007), 76-81; Hamburg.

Schulz, R.: Beurteilung des Fündigkeitsrisikos bei geothermischen Bohrungen.- Vortrag auf dem 1. Tiefengeothermie-Forum, TU Darmstadt, (2006), 08.11.2006.

Schulz, R., Thomas, R., Schellschmidt, R.: Geoscientific prospect evaluation for the Unterhaching geothermal power plant.- Z. Angew. Geol., 2, (2004), 28-36.

Schulz, R., Jung, R., Schellschmidt, R.: Abschätzung der Erfolgswahrscheinlichkeit bei geothermischen Bohrungen.- Tagungsband der GtV-Tagung, (2003), 55-65.

Schulz, R. et al.: Regionale Untersuchungen von geothermischen Ressourcen in Nordwestdeutschland.-
Bericht des NLfB, Archiv-Nr. 111 758, (1991), 1-161. 

Lerche, I., MacKay, J.A.: Economic Risk in Hydrocarbon Exploration.- Academic Press, (1999), 1-403. 

Malvic, T.: Stochastical approach in deterministic calculation of geological risk - theory and example.- NAFTA 60 (12), (2009), 651-657.

Malvic, T., Rusan, I.: Investment Risk Assessment of Potential Hydrocarbon Discoveries in a Mature Basin (Case Study from the Bjelovar Sub-Basin, Croatia).- Oil and Gas European Magazine, 35, 2, (2009), 67-72.