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Enregistrement W1506718630 · doi:10.1002/nme.4737

An extended finite element method model for carbon sequestration

2014· article· en· W1506718630 sur OpenAlexafffund
Chris Ladubec, Robert Gracie, James R. Craig

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodExtended finite element methodAquiferBuoyancyGeologyMechanicsGeometryGeotechnical engineeringMathematicsEngineeringStructural engineeringPhysicsGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A two‐phase flow eXtended Finite Element Method (XFEM) model is presented to analyse the injection and sequestration of carbon dioxide (CO 2 ) in deep saline aquifers. XFEM is introduced to accurately approximate near‐injection well pressure behaviour with elements significantly larger than the injection well diameter. We present a vertically averaged multiphase flow model that combines XFEM to approximate the pressure field, with a Streamline Upwind/Finite Element Method/Finite Difference Method (SU‐FEM‐FDM) to approximate the distribution of CO 2 in the aquifer. Near‐well enrichment functions are presented along with the solution procedure for the coupled problem. Two examples are presented: in the first, CO 2 injection into a perfectly horizontal aquifer is modelled with both XFEM and FEM‐based methods. The results suggest that XFEM is able to provide low relative errors in the pressure near the well at a reduced computational cost compared with FEM. The impact and selection of the stabilization coefficient of the SU‐FEM‐FDM is also discussed. In the second example, the XFEM and SU‐FEM‐FDM model is applied to a more realistic problem of an inclined aquifer to demonstrate the ability of the model to capture the buoyancy‐driven migration of CO 2 in a deep saline aquifer. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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