Wellbore Efficiency Model for CO2 Geological Storage Part I: Theory and Wellbore Element
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Storing carbon dioxide (CO2) in deep geological formations is one part of the carbon capture and storage (CCS) process. The process of storing CO2 into deep geological formations is defined as geological CO2 sequestration or CO2 geo-sequestration. Injecting CO2 into a reservoir does not guarantee safe storage because CO2 could leak back to the surface and/or may contaminate specific strata where other energy, mineral and/or groundwater resources are present. Two mechanisms control assurance of storage integrity, which are containment within the geological structure and minimizing the potential for wellbore leakage (Espie, 2005). This study is concerned with describing the wellbore leakage mechanism utilizing wellbore element, which will be extended to the whole wellbore system. To get a better chance of success in practice, successful CCS depends on the small-scale leakage problem associated with localized flow along wellbores. Our knowledge of wellbore performance for storage purposes is still weak. The paper is the first of a series to model wellbore element analytically by introducing wellbore sealing efficiency index. Wellbore sealing efficiency can be used as a ranking criteria between different wellbore elements in the same well and/or different wells in the same locality. Moreover, safety performance of wellbore element can be assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».