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Enregistrement W2000307716 · doi:10.2118/07-10-03

Simulating the Effects of Deep Saline Aquifer Properties for CO2 Sequestration

2007· article· en· W2000307716 sur OpenAlexaff
B. Basbug, F. Gümrah, Bora Oz

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesOrta Doğu Teknik ÜniversitesiU.S. Department of Energy
Mots-clésSupercritical fluidAquiferCaprockDissolutionSaturation (graph theory)Carbon sequestrationGeologyPorous mediumPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringCarbon dioxideGreenhouse gasSoil sciencePorosityGroundwaterGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 is one of the hazardous greenhouse gases causing significant changes to the environment. The sequestering of CO2 in a suitable geological media can be a feasible method to avoid the negative effects of CO2 emissions into the atmosphere. A numerical model was developed regarding CO2 sequestration in a deep saline aquifer. A compositional numerical model using CMG software (GEM) was employed to study the ability of the selected aquifer to accept and retain large quantities of CO2 injected in a supercritical state for long periods of time (up to 200 years). Supercritical CO2 is a one-state fluid which exhibits both gas- and liquid-like properties. In this study, supercritical CO2 was sequestered in three forms in a deep saline aquifer. It was assumed to be supplied in an isothermal condition during the injection and sequestration processes and we ignored porosity and permeability changes due to mineralization. Also, CO2 adsorption was not considered in our numerical model. Gas bubble formation, dissolution of CO2 in brine and precipitation of CO2 with calcite mineral in aquifers have been discussed. The CO2 gas bubble displaces the formation water with immiscible behaviour. During and after displacement, the gravitational effects cause the CO2 to rise and accumulate under the caprock. Both vertical and horizontal permeability ratios and initial pressure conditions were the most dominating parameters affecting CO2 saturation in the three layers, whereas the CO2 injection rate influenced CO2 saturation in layers two and three since CO2 was injected from layer three at the bottom of the reservoir. Introduction CO2 sequestration is the capture of, separation and long-term storage of CO2 in underground reservoirs for environmental purposes. CO2 is one of the hazardous greenhouse gases causing significant changes in global temperature and sea levels(1), which could have negative consequences for people in many parts of the world. Scenarios for stabilizing atmospheric CO2 at reasonable levels will eventually require substantial cuts in overall emissions over the next few decades(1,2). If usage of fossil fuels is to continue at current levels while avoiding undesirable climate change, technical means need to be found to reduce the carbon dioxide emitted to the atmosphere in the production and consumption of fossil fuels(3). CO2 sequestration can be regarded as one possible solution for reducing CO2 emissions in a form where they will not reach the atmosphere. Disposal environments for CO2 sequestration can be divided into four different categories. Oceans, terrestrial basins, a biological environment and geologic formations are the candidates for the disposal of CO2. Among these alternatives, geologic formations can be regarded as the best possible environment to sequester CO2 because of the fact that the storage of CO2 in geologic formations is a self-containing and volumetrically efficient process. In geologic formations, CO2 can be sequestered in porous or non-porous media. Depleted oil and gas reservoirs, aquifers and coal beds can be categorized as porous media, whereas salt caverns and lined rock caverns can be regarded as types of non-porous media.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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