• 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

    Lee, Daesoo; Ovanger, Oscar; Eidsvik, Jo; Aune, Erlend; Skauvold, Jacob; Hauge, Ragnar. Latent diffusion model for conditional reservoir facies generation. Computers & Geosciences (ISSN 0098-3004). 194 doi: 10.1016/j.cageo.2024.105750. 2025.

    Arguello Scotti, Agustin; Eide, Christian Haug; Aarnes, Ingrid; Hauge, Ragnar; Skauvold, Jacob; Howell, John Anthony. Modelling intra-parasequence reservoir heterogeneity with a process-mimicking algorithm: a case study from the Kenilworth Member, Blackhawk Formation. EarthArXiv preprint platform doi: 10.31223/X58981. 2024.

    Sektnan, Audun; Almendral Vazquez, Ariel; Hauge, Ragnar; Aarnes, Ingrid; Skauvold, Jacob; Vevle, Markus Lund. A Tree Representation of Pluri-Gaussian Truncation Rules. Mathematical Geosciences (ISSN 1874-8961). doi: 10.1007/s11004-024-10162-5. 2024.

    Kjønsberg, Heidi; Hauge, Ragnar; Nilsen, Carl-Inge Colombo; Ndingwan, Abel Onana; Kolbjørnsen, Odd. Bayesian seismic 4D inversion for lithology and fluid prediction. Geophysics (ISSN 0016-8033). 89(6) pp R551. doi: 10.1190/GEO2024-0092.1. 2024.

    Almendral Vazquez, Ariel; Dahle, Pål; Abrahamsen, Petter; Sektnan, Audun. Consistent prediction of well paths and geological surfaces. Computational Geosciences (ISSN 1420-0597). doi: 10.1007/s10596-024-10310-0. 2024.

Publikasjoner i 2025, 2024, 2023, 2022, 2021, 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