Microbial Enhanced Oil Recovery (MEOR) ist eine auf Biotechnologie basierende Methode zur Erdölgewinnung, bei welcher Mikroorganismen und deren metabolischen Produkte (Metaboliten) verwendet werden, um die Menge an produziertem Öl aus erschöpften Lagerstätten zu erhöhen. Eines der Arbeitspakete des technischen Projektes „MEOR studies“ welches von Wintershall durchgeführt werden, ist die numerische Prognose von geplanten Pilotprojekten und potentieller Anwendungen im Feld. Simulationsmodelle des Feldes müssen zum starten des MEOR Pilotprojektes und zur Planung der weiteren Vorgehensweise entwickelt werden. Währenddessen wurde die Durchführung von multi-well tests (MWT) im letzten Part des integrierten Projektes geplant und die Injektion eines Tracers entworfen und durchgeführt, um die Lagerstätten Eigenschaften, sowie die Verbindung zwischen einpressender und produzierender Bohrung aufgrund der Wasser Durchbruchzeit zu untersuchen. Gemäß der alten Lagerstättensimulationsmodelle übereinstimmen die Tracer Vorhersagen nicht mit den tatsächlichen Ergebnissen in der produzierenden Bohrung möglicherweise aufgrund von Durchflussbarrieren und unvorhergesehener Heterogenität. Dieses Problem zeigte die Notwendigkeit der Neuinterpretation der Seismik auf, um die Erkenntnisse über die Lagerstätte zu verbessern. Das Hauptziel dieser Arbeit ist der erneute Aufbau des Lagerstättensimulationsmodells gemäß der überarbeiteten seismischen Interpretation basierend auf einer angemessenen Lagerstättenbeschreibung. Diese Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit manuellem History Matching, welches mit dem verbesserten Ganzen Model mit neuer geologischer Interpretation ausgeführt wurde. Die Implementierung dieses Lagerstättensimulationsmodells stieß auf unvermeidbare Herausforderungen, wie die Datenerhebungen und Genauigkeit dieser von den vielen Bohrungen des Feldes und von einem benachbartem Feld; hohe Ungenauigkeiten der Produktions-, Injektions- und Überwachungsdaten; Simulationsprobleme; Qualitätskontrolle der exportierten Datein vom statischen Modell und die Ungenauigkeiten des strukturierten Modells, welche im Rahmen dieser Arbeit beschrieben sind. Nachdem eine allgemeine Übereinstimmung erfolgreich war, wurde unterstützendes History Matching verwendet, welches hilft die History Matching Prozesse zu beschleunigen und einen algorithmischen Rahmen zur Minimalisierung von Diskrepanzen und Verbesserung der Simulationsergebnisse zur Verfügung stellt. Sensitivitätsanalysen wurden durchgeführt um jene dynamischen Kenngrößen herauszufinden, welche die Anpassung des Simulationsmodells an die tatsächlichen Ergebnisse am meisten beeinflussen. Das neue Lagerstättenmodell, welches von den vorläufigen History Matching Ergebnissen kommt, wurde benutzt für die verbesserten Vorhersagen der MWT Standorte des laufenden Projektes. Ein Abschnittsmodell repräsentativ für die MWT Standorte wurde erstellt. Die Tracer Operation wurde modelliert und die Resultate, wurden mit denen des vorherigen Models verglichen. Der letzte Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Sensitivitätsanalyse der Tracer Simulationen, um realistische Interpretationen der Verbindungen zwischen Bohrungen und Optimierung der Flutungskenngrößen in den beabsichtigten Bohrablenkungen zu ermöglichen.