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Enregistrement W2020689316 · doi:10.1016/j.egypro.2014.11.560

Using Pressure and Volumetric Approaches to Estimate CO2 Storage Capacity in Deep Saline Aquifers

2014· article· en· W2020689316 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesBritish Geological Survey
Mots-clésAquiferSpecific storagePetroleum engineeringExtraction (chemistry)Aquifer testWater storageStorage efficiencyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeologyGroundwaterGeotechnical engineeringComputer scienceChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various approaches are used to evaluate the capacity of saline aquifers to store CO 2 , resulting in a wide range of capacity estimates for a given aquifer. The two approaches most used are the volumetric “open aquifer” and “closed aquifer” approaches. We present four full-scale aquifer cases, where CO 2 storage capacity is evaluated both volumetrically (with “open” and/or “closed” approaches) and through flow modeling. These examples show that the “open aquifer” CO 2 storage capacity estimation can strongly exceed the cumulative CO 2 injection from the flow model, whereas the “closed aquifer” estimates are a closer approximation to the flow-model derived capacity. An analogy to oil recovery mechanisms is presented, where the primary oil recovery mechanism is compared to CO 2 aquifer storage without producing formation water; and the secondary oil recovery mechanism (water flooding) is compared to CO 2 aquifer storage performed simultaneously with extraction of water for pressure maintenance. This analogy supports the finding that the “closed aquifer” approach produces a better estimate of CO 2 storage without water extraction, and highlights the need for any CO 2 storage estimate to specify whether it is intended to represent CO 2 storage capacity with or without water extraction.

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.

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 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,348

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)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,171 · 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