Semianalytical Solution for CO<sub>2</sub> Leakage through an Abandoned Well
Notice bibliographique
Résumé
Capture and subsequent injection of carbon dioxide into deep geological formations is being considered as a means to reduce anthropogenic emissions of CO2 to the atmosphere. If such a strategy is to be successful, the injected CO2 must remain within the injection formation for long periods of time, at least several hundred years. Because mature continental sedimentary basins have a century-long history of oil and gas exploration and production, they are characterized by large numbers of existing oil and gas wells. For example, more than 1 million such wells have been drilled in the state of Texas in the United States. These existing wells represent potential leakage pathways for injected CO2. To analyze leakage potential, modeling tools are needed that predict leakage rates and patterns in systems with injection and potentially leaky wells. A new semianalytical solution framework allows simple and efficient prediction of leakage rates for the case of injection of supercritical CO2 into a brine-saturated deep aquifer. The solution predicts the extent of the injected CO2 plume, provides leakage rates through an abandoned well located at an arbitrary distance from the injection well, and estimates the CO2 plume extent in the overlying aquifer into which the fluid leaks. Comparison to results from a numerical multiphase flow simulator show excellent agreement. Example calculations show the importance of outer boundary conditions, the influence of both density and viscosity contrasts in the resulting solutions, and the potential importance of local upconing around the leaky well. While several important limiting assumptions are required, the new semianalytical solution provides a simple and efficient procedure for estimation of CO2 leakage for problems involving one injection well, one leaky well, and multiple aquifers separated by impermeable aquitards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».