Coupled Vadose Zone and Atmospheric Surface‐Layer Transport of Carbon Dioxide from Geologic Carbon Sequestration Sites
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Notice bibliographique
Résumé
Geologic CO 2 sequestration is being considered as a way to offset fossil fuel–related CO 2 emissions to reduce the rate of increase of atmospheric CO 2 concentrations. The accumulation of vast quantities of injected CO 2 in geologic sequestration sites may entail health and environmental risks from potential leakage and seepage of CO 2 into the near‐surface environment. We are developing and applying a coupled subsurface and atmospheric surface‐layer modeling capability built within the framework of the integral finite difference reservoir simulator TOUGH2. The overall purpose of the modeling studies is to predict CO 2 concentration distributions under a variety of seepage scenarios and geologic, hydrologic, and atmospheric conditions. These concentration distributions will provide the basis for determining aboveground and near‐surface instrumentation needs for CO 2 sequestration monitoring and verification, as well as for assessing health, safety, and environmental risks. A key feature of CO 2 is its large density (ρ = 1.8 kg m −3 ) relative to air (ρ = 1.2 kg m −3 ), a property that may allow small leaks to cause concentrations in air above the occupational exposure limit of 4% in low‐lying and enclosed areas such as valleys and basements where dilution rates are low. The approach we take to coupled modeling involves development of T2CA, a TOUGH2 module for modeling the multicomponent transport of water, brine, CO 2 , gas tracer, and air in the subsurface. For the atmospheric surface‐layer advection and dispersion, we use a logarithmic vertical velocity profile to specify constant time‐averaged ambient winds, and atmospheric dispersion approaches to model mixing due to eddies and turbulence. Initial simulations with the coupled model suggest that atmospheric dispersion quickly dilutes diffuse CO 2 seepage fluxes to negligible concentrations, and that rainfall infiltration can cause CO 2 to return to the subsurface as a dissolved component in infiltrating rainwater.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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