Coupled Vadose Zone and Atmospheric Surface-Layer Transport of Carbon Dioxide from Geologic Carbon Sequestration Sites
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Notice bibliographique
Résumé
Geologic CO 2 sequestration is being considered as a way to offset fossil fuel–related CO 2 emissions to reduce the rate of increase of atmospheric CO 2 concentrations. The accumulation of vast quantities of injected CO 2 in geologic sequestration sites may entail health and environmental risks from potential leakage and seepage of CO 2 into the near-surface environment. We are developing and applying a coupled subsurface and atmospheric surface-layer modeling capability built within the framework of the integral finite difference reservoir simulator TOUGH2. The overall purpose of the modeling studies is to predict CO 2 concentration distributions under a variety of seepage scenarios and geologic, hydrologic, and atmospheric conditions. These concentration distributions will provide the basis for determining aboveground and near-surface instrumentation needs for CO 2 sequestration monitoring and verification, as well as for assessing health, safety, and environmental risks. A key feature of CO 2 is its large density (ρ = 1.8 kg m −3 ) relative to air (ρ = 1.2 kg m −3 ), a property that may allow small leaks to cause concentrations in air above the occupational exposure limit of 4% in low-lying and enclosed areas such as valleys and basements where dilution rates are low. The approach we take to coupled modeling involves development of T2CA, a TOUGH2 module for modeling the multicomponent transport of water, brine, CO 2 , gas tracer, and air in the subsurface. For the atmospheric surface-layer advection and dispersion, we use a logarithmic vertical velocity profile to specify constant time-averaged ambient winds, and atmospheric dispersion approaches to model mixing due to eddies and turbulence. Initial simulations with the coupled model suggest that atmospheric dispersion quickly dilutes diffuse CO 2 seepage fluxes to negligible concentrations, and that rainfall infiltration can cause CO 2 to return to the subsurface as a dissolved component in infiltrating rainwater.
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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) | 0,002 | 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 découle