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Enregistrement W1986980493 · doi:10.1016/j.egypro.2009.02.092

Feasibility of Injecting Large Volumes of CO2 into Aquifers

2009· article· en· W1986980493 sur OpenAlexaffabout
Seyyed M. Ghaderi, David W. Keith, Yuri Leonenko

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferPlumeCarbon sequestrationCaprockInjection wellEnvironmental sciencePetroleum engineeringCoal miningAquifer propertiesVolume (thermodynamics)CoalPermeability (electromagnetism)GeologyHydrology (agriculture)GroundwaterEnvironmental engineeringGeotechnical engineeringEngineeringCarbon dioxideWaste managementMeteorologyGroundwater rechargeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is recognized that deep aquifers offer a very large potential storage capacity for CO 2 sequestration it is not clear how to fill the storage with a large volume of CO 2 in a relatively short period of time. The typical benchmark for the rate of CO 2 injection is 1 Mt/year when studying storage performance. This rate is very low compare to the scale necessary for the storage technology to play a significant role in managing global emissions. In this study we perform numerical simulations of a large volume of injection, 20 Mt/year during 50 years of continuous injection resulting in a total sequestration of 1 Gt CO 2 . A sensitivity analysis of the results (plume area and CO 2 storage capacity) is presented within the range of aquifer parameters: thickness (50–100 m); permeability (25-100 mD); rock compressibility (from 9 10-10 to 2 10-9 (1/Pa)) as well as different injection arrangements. The implementation of this study to a particular case of injection of 1 Gt total over 50 years into the Nisku aquifer located in Wabamun Lake Area, Alberta, Canada [1] is presented. In this area, large CO 2 emitters including four coal-fired power plants with emission between 3 to 6 Mt/year each are present. The Nisku aquifer is believed to be a suitable choice for future sequestration projects. In this case study a few injection scenarios (number of wells and their placement, which control the ability to inject without exceeding the aquifer’s fracture pressure) are presented. The evolution of plume size and pressure field in the aquifer for these scenarios is shown. As opposed to the generic sensitivity study, the case study includes the heterogeneity of the aquifer and its dip angle. Both generic and Nisku studies have shown that the capacity of the reservoir in the case of large injection volumes should be evaluated not by available pore volume, but by ability to inject some amount without exceeding fracture pressure of formation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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