Teknologidagen 2025 viser hvordan AI og ny teknologi kan øke verdiskaping, kutte kostnader og redusere utslipp på norsk sokkel. Slik kan du ta neste steg.
Ny teknologi på sokkelen: Når AI møter norsk olje og gass
Teknologidagen 2025 samlet fullt hus i Sokkeldirektoratets lokaler. Det sier egentlig alt: norsk sokkel står midt i et teknologisk skifte – og denne gangen er data, AI og digitalisering like viktige som stål, stigerør og stigerørshoder.
Samtidig som vinterens budsjettprosesser, TFO-runder og energi- og klimadebatt preger nyhetsbildet høsten 2025, er ett spørsmål akutt for alle operatører og leverandører: Hvordan kan vi hente ut mer verdier fra modne felt, samtidig som vi reduserer utslipp og kostnader? Svaret peker stadig oftere mot ny teknologi – og spesielt mot AI-drevne løsninger.
I denne artikkelen ser vi på hva Teknologidagen 2025 forteller oss om retningen for norsk sokkel, og hvordan AI i norsk olje og gass allerede er i ferd med å endre måten vi jobber med:
- innsamling og bruk av undergrunnsdata
- «utfordrende fat» og halefaseproduksjon
- neste generasjons produksjonssystemer
Målet er å gi deg konkrete perspektiver og ideer du kan ta med inn i egen organisasjon – enten du jobber på sokkelen, i et hovedkontor, hos leverandør eller i forvaltning.
Teknologidagen 2025: Mer enn et fagseminar
Sokkeldirektoratet beskriver teknologi som ett av de viktigste verktøyene for å skape ytterligere verdier fra norsk sokkel. Teknologidagen er arenaen hvor dette verktøyet konkretiseres: selskaper deler erfaringer, viser fram nye løsninger og diskuterer hva som skal til for å ta neste steg.
«En slik dag skal være til inspirasjon for selskapene. Engasjementet er stort.» – Arvid Østhus, leder for programkomiteen
At det var fullt hus og venteliste i 2025, er ikke tilfeldig. Kombinasjonen av:
- økende fokus på energieffektivitet og utslippskutt
- mange felt i halefasen
- betydelig behov for kostnadsreduksjoner
har gjort at teknologi – og særlig AI og dataanalyse – ikke lenger er «nice to have». Det er et konkurransefortrinn, og etter hvert en forutsetning for lønnsom drift.
Sokkeldirektoratets egen teknologistrategi ligger til grunn for programmet. Den er strukturert rundt tre hovedtemaer:
- Innsamling av undergrunnsdata
- Utfordrende fat
- Neste generasjons produksjonssystemer
La oss se nærmere på hvordan disse områdene henger tett sammen med digitalisering og AI.
1. Innsamling av undergrunnsdata: Fra seismikk til sanntids innsikt
Fra datalager til beslutningsmotor
Historisk har norsk sokkel vært verdensledende på datainnsamling – enorme mengder seismikk, brønndata og produksjonsdata er samlet inn og lagret gjennom flere tiår. Utfordringen nå er ikke å få mer data, men å utnytte dataene bedre.
Her er AI og maskinlæring i ferd med å bli selve motoren i beslutningsstøtten:
- AI-modeller kan tolke seismiske data raskere enn tradisjonelle metoder
- avanserte algoritmer oppdager mønstre i produksjonsdata som mennesker ikke ser
- prediktive modeller kan estimere reservoaratferd og risiko med høyere presisjon
Resultatet er raskere letebeslutninger, bedre utplassering av brønner og mer treffsikre utviklingsplaner.
Eksempel: Lange horisontale letebrønner
På Teknologidagen presenterte Aker BP hvordan de bruker lange horisontale brønner i letefasen. Kombinert med AI-drevet reservoarmodellering gir dette:
- flere datapunkter per brønnbane
- bedre forståelse av reservoarvariasjoner
- mulighet til å justere strategi nesten i sanntid
Kobler du dette med AI-basert boreoptimalisering, får du:
- redusert boretid
- lavere risiko for «stuck pipe» og komplikasjoner
- bedre utnyttelse av riggkapasitet
Praktisk implikasjon: For selskaper med begrenset borebudsjett kan slike kombinasjoner av ny boreteknologi og AI gi flere kommersielle funn per investert krone.
Hva du kan gjøre nå
For bedrifter som vil utnytte undergrunnsdata bedre, er tre første steg ofte realistiske:
- Kartlegg datakilder – hvilke seismiske, brønn- og produksjonsdata har dere faktisk tilgang til, og i hvilket format?
- Etabler en enkel data- og AI-pilot – for eksempel en maskinlæringsmodell som predikerer vannkutt eller trykkutvikling på utvalgte brønner.
- Bygg tverrfaglige team – geologer, reservoaringeniører og data scientists må jobbe tett for at modellene skal bli relevante og robuste.
2. «Utfordrende fat» og halefase: Der AI virkelig lønner seg
Når et felt går inn i halefasen, øker kompleksiteten: vannkutt stiger, trykk faller, driftskostnader per fat øker. Likevel ligger det ofte betydelige resterende ressurser igjen. Spørsmålet er om de kan produseres lønnsomt.
Sokkeldirektoratets fokus på utfordrende fat handler nettopp om disse ressursene: små lommer, komplekse reservoarer og marginale brønner. Her blir teknologivalg helt avgjørende.
Okea og halefaseoptimalisering
På Teknologidagen viste Okea hvordan de jobber systematisk med utvinning fra felt i halefasen. Selv om detaljene ikke er gjengitt i nyhetsnotisen, vet vi at mange aktører nå kombinerer:
- avansert produksjonsdataanalyse
- AI-baserte produksjonsprofiler
- automatiserte verktøy for brønnprioritering
Slik kan de finne ut:
- hvilke brønner som bør strupes eller stenges
- hvor det lønner seg å bore sidesteg
- når det er riktig tidspunkt for nye tiltak som vann- eller gassinjeksjon
Prediktivt vedlikehold og P&A
Halefasen handler ikke bare om utvinning, men også om vedlikehold og stenging av brønner (P&A). Her er AI allerede i ferd med å gjøre en målbar forskjell:
- sensordata fra ventiltre, kompressorer og pumper brukes til prediktivt vedlikehold
- algoritmer fanger opp tidlige tegn til svikt
- planlagt nedetid kan optimaliseres for å gi minst mulig produksjonstap
Når rundt 2900 brønnbaner på norsk sokkel skal plugges og stenges ned framover, er potensialet enormt. Smarter planlegging, bedre risikomodeller og digital beslutningsstøtte kan spare bransjen og samfunnet for store kostnader.
Tre konkrete AI-bruksområder i halefasen
- Optimal brønnportefølje: AI rangerer brønner etter forventet restverdi og risiko.
- Dynamisk lønnsomhetsanalyse: Løpende vurdering av tiltak (sidesteg, workover, P&A) basert på oppdatert pris- og produksjonsdata.
- Sikkerhetsoptimalisering: AI-modeller identifiserer kombinasjoner av tilstander som har høy sannsynlighet for uønskede hendelser.
Bottom line: I halefasen er marginene små. Derfor er hver ekstra prosentpoeng i utvinningsgrad og hver unngått driftsstans direkte penger i lomma – og AI er et av de mest effektive verktøyene for å hente ut disse prosentene.
3. Neste generasjons produksjonssystemer: Elektriske juletrær og digitale tvillinger
Sokkeldirektoratet peker på neste generasjons produksjonssystemer som et hovedtema. På Teknologidagen diskuterte Equinor blant annet planene for elektriske juletrær (eVXT).
Hvorfor elektriske juletrær er mer enn et teknologiprosjekt
Elektriske juletrær handler ikke bare om å bytte ut hydraulikk – de er en plattform for digitalisering:
- mer presis styring
- raskere respons
- bedre mulighet for fjernoperasjon
- integrasjon med digitale tvillinger og AI-modeller
Når ventiltreet blir en intelligent node i et større digitalt økosystem, åpner det for:
- kontinuerlig overvåkning av tilstand
- automatisk justering av produksjonsparametere
- forbedret lekkasjedeteksjon og sikkerhetsfunksjoner
Digitale tvillinger og autonom optimalisering
Neste generasjons produksjonssystemer kjennetegnes av at den fysiske infrastrukturen – plattformer, rørledninger, subsea-utstyr – har en digital tvilling:
- et oppdatert, dynamisk datamodell av felt og utstyr
- som kan simuleres, testes og optimaliseres virtuelt
Koblet med AI gir dette mulighet for:
- autonom produksjonsoptimalisering (justering av choke settings, trykk og rate)
- raskere evaluering av what if-scenarier
- bedre planlegging av både korte og lange produksjonsstopp
For norsk sokkel, med mange modne felt og komplekse infrastrukturknutepunkt, kan dette være det som gjør forskjellen mellom:
- «videre drift i noen år til» og
- ny, lønnsom levetid med lavere utslipp per fat.
Slik kan selskaper posisjonere seg nå
- Standardiser datainnsamling fra subsea-utstyr slik at data kan mates direkte inn i digitale tvillinger.
- Start med ett felt som pilot for AI-basert produksjonsoptimalisering.
- Sørg for tett dialog mellom produksjon, IT/OT og data science – teknologi uten operasjonell forankring forblir pilot.
4. Slik bygger du en helhetlig strategi for AI og teknologi på sokkelen
Teknologidagen viser tydelig at myndighetene ønsker at ny teknologi skal brukes i alle deler av verdikjeden – fra leting til produksjon, fra vedlikehold til avslutning og disponering.
For selskaper som ønsker å ligge i forkant i den digitale transformasjonen på norsk sokkel, kan en helhetlig tilnærming bygge på fire prinsipper:
1. Start med forretningsverdien, ikke teknologien
Spør først:
- Hvor taper vi mest verdi i dag? (nedetid, tapte fat, uforutsette kostnader)
- Hvor er sikkerhetsmarginene små?
- Hvor er klimafotavtrykket størst per produsert enhet?
Deretter vurderer du hvor AI og ny teknologi faktisk kan flytte tallene.
2. Bygg på eksisterende strategier og regulatoriske rammer
Sokkeldirektoratets teknologistrategi, krav til god ressursforvaltning, sikkerhet og dokumentasjon (for eksempel ved CO₂-lagring og P&A) gir retning. AI-løsninger må:
- være transparente og dokumenterbare
- støtte opp under regelverk og myndighetskrav
- bidra til bedre beslutninger, ikke erstatte faglig vurdering
3. Investér i kompetanse – både fag og data
Den mest vellykkede bruken av AI i norsk olje og gass skjer der:
- reservoaringeniører, geologer, boreingeniører og prosessfolk
- jobber tett sammen med data scientists og programvareutviklere
Det holder ikke å «kjøpe en algoritme». Organisasjonen må forstå hva modellen gjør, hvilke data den trenger, og hvor den kan feile.
4. Tenk økosystem: samarbeid på tvers
Teknologidagen er i seg selv et uttrykk for at samarbeid er en forutsetning:
- myndigheter, operatører og leverandører deler erfaringer
- nye standarder for data og grensesnitt utvikles
- felles arenaer for testing og piloter oppstår
I en bransje hvor mange aktører opererer på samme sokkel, vil selskaper som er åpne for samarbeid om data, infrastruktur og standarder ofte komme raskere og tryggere i mål med AI-prosjekter.
Avslutning: Fra fullt hus til fulle effekter
Teknologidagen 2025 bekrefter at ny teknologi på norsk sokkel ikke lenger er et nisjetema for spesielt interesserte – det er blitt en sentral del av strategien til både myndigheter og industri. Samtidig viser den store interessen at mange fortsatt er på jakt etter konkrete grep:
- Hvordan komme i gang med AI og prediktivt vedlikehold?
- Hvor begynner vi med digitale tvillinger?
- Hvilke data trenger vi for å virkelig forstå våre «utfordrende fat»?
I denne serien om AI i norsk olje og gass: Digital transformasjon er målet nettopp å svare på slike spørsmål, og vise hvordan bransjen kan gå fra inspirerende presentasjoner til målbare gevinster på felt etter felt.
Skal vi lykkes med å både øke verdiskapingen og kutte utslipp på norsk sokkel, må ny teknologi – spesielt AI, dataanalyse og digitale tvillinger – tas i bruk systematisk, sikkert og målrettet.
Neste steg er ditt: Hvilket område på din arbeidsplass har størst potensial for å ta i bruk AI – undergrunnsdata, halefaseoptimalisering eller produksjonssystemer? Og hva skal til for at dere er blant dem som ikke bare fyller salen på neste Teknologidag, men også høster gevinsten i feltporteføljen?