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Enregistrement W1970316884 · doi:10.6000/1929-5030.2014.03.04.2

Solubility of CO2 in Brine and Reservoir Oil for Depleted Reservoirs in China

2014· article· en· W1970316884 sur OpenAlexvenueno aff
Ke Zhang, Desheng Ma, Shi Li, Xing‐Long Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Solution Chemistry and Modeling · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolubilityBrineSalinityPetroleum engineeringCarbon sequestrationEnvironmental scienceCarbon dioxideEnhanced oil recoveryAquiferPetroleum reservoirChemistryEnvironmental chemistryGeologyGeotechnical engineeringOrganic chemistryGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many countries play an important role to carbon capture, utilization, and Storage (CCUS) to reduce emission. Geological storage is an important approach to cope with climate change. Live oil combined with saline aquifers and gas reservoirs are among the candidates for carbon dioxide (CO2) sequestration, owing to their proven sealing capabilities and characterization. CO2 mainly from power industrial was captured to improve oil recovery in some oilfields in China, and solubility is a key factor to evaluate storage ability of reservoir and saline aquifer. In this paper, CO2 sequestration mechanisms in deplete reservoir and saline aquifer were explained. An experimental method to test solubility of CO2 in emulsion system of liver oil and brine was developed. The experimental results showed that with the salinity increased, the solubility of CO2 in reservoir oil increased slightly, and the solubility of CO2 in brine decreased. Salinity has little impact on solubility of CO2 in reservoir oil. With the pressure increased, the solubility of CO2 in reservoir oil and brine both increased. Molecular diameter of reservoir oil and white oil have inverse proportion relationship with the solubility Research on solubility of CO2 in brine and reservoir oil for depleted reservoir in China enabled us to better predict and deal with the challenges for rapid development of carbon storage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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