• Bokmål
  • English

Nettstedskart

SAND

SAND

Statistisk Analyse av Naturressurs Data - SAND

SAND ble etablert i 1984, og er en betydelig internasjonal bidragsyter til forskning og tjenester innen reservoarbeskrivelse, stokastisk modellering og geostatistikk for oljeindustrien. Vårt primære mål er å bruke statistiske metoder for å redusere og kvantifisere risiko og usikkerhet. Hovedområdet er stokastisk modellering av geologi i petroleumsreservoarer inkludert oppskalering og historie matching. Vi har også en betydelig aktivitet på alle typer risikokvantifisering, primært innen energisektoren.

Ansatte har bakgrunn i statistikk, matematikk, fysikk, numerisk analyse og informatikk. For å sikre at vi jobber med interessante og relevante problemstillinger for petroleumsindustrien, har vi nært samarbeid med fagfolk innen geo-vitenskap når dette er relevant for prosjektet. De fleste prosjektene er finansiert av oljeselskaper, programvareleverandører innen oljeindustrien og forskningsprosjekter sponset av EU-kommisjonen og Norges forskningsråd.

Forskningsområder


Siste 5 vitenskapelige artikler

    Sektnan, Audun; Almendral Vazquez, Ariel; Hauge, Ragnar; Aarnes, Ingrid; Skauvold, Jacob; Vevle, Markus Lund. A Tree Representation of Plurigaussian Truncation Rules. In: Proceedings of the European Conference on the Mathematics of Geological Reservoirs (ECMOR 2022). (ISBN 0-000-00001-9). doi: 10.3997/2214-4609.202244066. 2022.

    Almendral Vazquez, Ariel; Dahle, Pål; Abrahamsen, Petter; Sektnan, Audun. Conditioning geological surfaces to horizontal wells. Computational Geosciences (ISSN 1420-0597). doi: 10.1007/s10596-022-10154-6. 2022.

    Nesvold, Erik; Mukerji, Tapan. Simulation of Fluvial Patterns With GANs Trained on a Data Set of Satellite Imagery. Water Resources Research (ISSN 0043-1397). 57(5) doi: 10.1029/2019WR025787. 2021.

    Aker, Eyvind; Kjønsberg, Heidi; Fawad, Manzar; Mondol, Nazmul Haque. Estimation of Thickness and Layering of Johansen and Cook Sandstones at the Potential Co2 Storage Site Aurora. In: TCCS–11. CO2 Capture, Transport and Storage. Trondheim 22nd–23rd June 2021. Short Papers from the 11th International Trondheim CCS Conference. (ISBN 978-82-536-1714-5). pp 19-26. 2021.

    Goodwin, Håvard; Aker, Eyvind; Røe, Per. Stochastic Modeling of Subseismic Faults Conditioned on Displacement and Orientation Maps. Mathematical Geosciences (ISSN 1874-8961). 54 pp 207-224. doi: 10.1007/s11004-021-09965-7. 2021.

Publikasjoner i 2023, 2022, 2021, 2020, 2019, tidligere år
Postadresse:
Norsk Regnesentral
Postboks 114 Blindern
0314 Oslo
Besøksadresse:
Norsk Regnesentral
Gaustadalleen 23a
Kristen Nygaards hus
0373 Oslo
Tlf:
(+47) 22 85 25 00
Adresse Hvordan komme til NR
Sosiale media Del på sosiale media
Personvernerklæring Personvernerklæring
Postadresse: Norsk Regnesentral, Postboks 114 Blindern, 0314 Oslo
Besøksadresse: Norsk Regnesentral, Gaustadalleen 23a, Kristen Nygaards hus, 0373 Oslo
Tlf: (+47) 22 85 25 00
AdresseHvordan komme til NR