Model-based Assessment of Seismic Monitoring of CO2 in a CCS Project in Alberta, Canada, Including a Poroelastic Approach
Notice bibliographique
Résumé
The theoretical detectability of CO2 is investigated for the Quest Carbon Capture and Storage (CCS) project in Alberta, Canada. This is completed by using Gassmann fluid substitution and elastic seismic modeling. The study indicates that for the period of one year injection, the location and spatial distribution of the CO2 plume could be detected in the seismic data. This is providing the data have good bandwidth and a high signal to noise ratio. However, pore fluid properties such as density, velocity, viscosity, and saturation are neglected in elastic modeling in spite of the reservoir rocks being porous media saturated with fluids. Another phase of the study includes developing a more accurate forward modeling algorithm that takes the fluid properties into account. For this purpose, the Biot's equations of motion in poroelastic media are employed to develop a finite difference algorithm to simulate the wave propagation in poroelastic media. To examine the algorithm, a numerical example is defined based on the Quest project. The results reveal that the algorithm properly handles the layered models and thus can be used in the future to examine more complex models. This approach may also be better than elastic modeling for theoretical monitoring of CO2 since the reservoir fluid content is considered in the modeling process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».