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Enregistrement W2012444104 · doi:10.2118/2007-204

CO2 Hydrate Formation in Geological Reservoirs by Injection of CO2 Gas

2007· article· en· W2012444104 sur OpenAlexaffabout
M. Uddin, Dennis Coombe

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClathrate hydrateHydrateNatural gasMethanePetroleum engineeringPermafrostGeologyOverburdenShoreSaturation (graph theory)Carbon dioxidePermeability (electromagnetism)PorosityPorous mediumReservoir engineeringMineralogyPetroleumGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas hydrates are a significant resource of natural gas existing both on-shore buried under the permafrost and off-shore buried under oceanic and deep lake sediments. Recent investigations consider the possibility of sequestering carbon dioxide (CO2), a greenhouse gas (GHG), in gas hydrate reservoirs and at the same time recovering the methane (CH4) from the hydrates. Numerical studies can provide an integrated understanding of the process mechanisms in predicting the potential and economic viability of CH4 gas production and CO2 gas sequestration in a geological reservoir. This study numerically investigates possible sequestration of CO2 as a stable gas hydrate in reservoir geological formations. A unified gas hydrate model coupled with a thermal reservoir simulator (CMG STARS) was applied to simulate CO2 hydrate formation in three reservoir geological formations. These reservoirs can be described as follows. The first reservoir (reservoir I) is similar to tight gas reservoir with mean porosity 0.25 and mean absolute permeability 10 mD. The second reservoir (reservoir II) is similar to a conventional sandstone reservoir with mean porosity 0.25 and mean permeability 20 mD. The third reservoir (reservoir III) is similar to hydrate-free Mallik silt with mean porosity 0.30 and mean permeability 100 mD. The fourth reservoir (reservoir IV) is similar to hydrate-free Mallik sand with mean porosity 0.35 and mean permeability 1000 mD. The Mallik gas hydrate bearing formation can be described as several layers of variable thickness with permeability varied from 1 mD to 1000 mD. This paper describes numerical methodology, model input data selection, and reservoir simulation results, including an enhancement to model the effects of ice formation and decay. The numerical investigation shows that the gas hydrate model effectively captures the spatial and temporal dynamics of CO2 hydrate formation in geological reservoirs by injection of CO2 gas. Practical limitations to CO2 hydrate formation by gas injection are identified and potential improvements to the process are suggested. Introduction Background – Gas hydrates are ice-like solids composed of gas molecules and water. Gas hydrates form when relatively small guest molecules (such as carbon dioxide (CO2) and methane (CH4)) come into contact with water under low temperature, high-pressure conditions, both above and below the freezing point of water. Depending on the types of gas present, several crystal structures of gas hydrate are known to occur (such as Structure I, Structure II and Structure H), each with different physical and stability properties 1,2. In natural environments, the pressure-temperature conditions favouring gas hydrate formation could occur offshore in shallow depths below the ocean floor and onshore beneath the permafrost. Areas offshore of Canada's west coast and a number of onshore Arctic locations are know to contain some of the most concentrated CH4 hydrate deposits in the world. One large CH4 hydrate reserve is located in the Mallik field, Mackenzie Delta on the coast of the Beaufort Sea, in Canada's Northwest Territories. In addition, geological reservoirs with favorable pressure – temperature conditions for CO2 hydrate formation exist offshore of Canada's east and west coasts widespread in num

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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