An Overview of Active Large-Scale CO2 Storage Projects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CO2 Capture and geological Storage (CCS) is a technology that is available today and that can cost-effectively solve up to a quarter of the global Greenhouse gas (GHG) problem. CCS can be applied to any fixed, point-source of CO2, and will likely be most cost-effective when applied to large sources close to large sinks. While CCS has application in the oil and gas sector (both upstream and downstream), the largest sources of CO2 exist in the power sector. Oil and gas sources are typically less than one million metric tonnes per annum (mmtpa) CO2, whereas power sector sources are typically more than 5mmtpa CO2. Hence a large-scale sequestration project should store in the order of lmmtpa CO2. Around 30mmtpa CO2 is being injected into EOR projects, mostly in the USA and Canada. Those EOR projects are being managed to recover and re-inject the CO2 (that they have to buy), rather than sequester it - little or no monitoring is carried out for the purpose of assuring CO2 geological storage As of today, there are only 4 large-scale projects on the planet which sequester anthropogenic CO2 on the lmmtpa-scale: Sleipner (Norway), In Salah (Algeria), Weyburn-Midale (Canada) and Snøhvit (Norway). Of these the two most significant (in terms of cumulative volume injected and experience of CO2 storage) are Sleipner (which has been in operation for 13 years) and In Salah (5 years). Weyburn-Midale is a CO2 EOR project involving CO2 cycling and monitoring. Although a portion of the cycled CO2 will be permanently stored, the primary objective of the project is to recover EOR oil. Snøhvit is relatively new (starting injection in 2008) and has not yet stored a significant volume of CO2. We focus therefore on the experience from the two large and mature projects Sleipner and In Salah. These two projects both capture CO2 produced during natural gas processing and store CO2 in deep saline formations. For both projects, the storage was part of the integrated Field Development Plan. They were both permitted under hydrocarbon law, and they illustrate significantly different aspects of storage: technical and commercial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,014 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».