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Enregistrement W2030932721 · doi:10.7122/151483-ms

Simulation of Leakage Scenarios for CO2 Storage at Gordon Creek, Utah

2012· article· en· W2030932721 sur OpenAlexaboutno aff
Durga Sharat Achanta, Reid B. Grigg

Notice bibliographique

RevueCarbon Management Technology Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésLeakage (economics)Computer scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 Capture and Storage (CCS) has been suggested as a key component of an effective climate strategy. Hence, a significant amount of research in the United States is aimed at capturing and storing CO2. As a part of a near-commercial scale demonstration by the Southwest Regional Partnership on Carbon Sequestration (SWP), a net of ~ 2.9 million tons of CO2 will be injected into the Navajo formation at Gordon Creek, Utah over a period of 4 years, starting in 2013, for permanent sequestration. The Navajo formation is an aquifer that is currently used for disposal of produced water from Gordon Creek natural gas production. In order to achieve CO2 sequestration, it is important to ensure that there is no significant leakage to the surface or underground sources of drinking water (USDW). Leakage can occur by a variety of mechanisms such as high permeability pathways i.e. faults, failure of an existing plugged well and exceeding formation fracture pressure. Incomplete characterization of the field may result in undetected transmissive or non-transmissive faults in the aquifer. Transmissive faults create a permeability pathway for the CO2 to leak back to the surface or into overlying formations while non-transmissive faults limit the CO2 storage volume. Additionally, the presence of faults affect the hydrodynamic and geochemical trapping mechanisms in the aquifer. This work investigates the impact of faults on the storage of CO2 in an aquifer. INTRODUCTION Atmospheric levels of CO2 have been increasing due to anthropogenic activities. In order to mitigate the increasing CO2 levels in the atmosphere, the United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) suggested CCS as one of the best practices (Metz, Davidson, Coninck, Loos and Meyer, 2005). Other mitigation options include improving energy efficiency, switching to less carbon-intensive fuels, nuclear energy, renewable energy, enhancement of biological sinks, and reduction of non-CO2 greenhouse gas emissions (Metz, Davidson, Coninck, Loos and Meyer, 2005). A significant amount of research in the United States is directed at CCS. Potential areas for capture and storage have been identified: Potential capture sites for CO2 are power generation plants, cement production facilities, refineries, iron and steel industries, and petrochemical indus-tries. The potential storage sites identified include depleted oil and gas reservoirs, un-minable coal seams and deep saline aqui-fers. The captured CO2 could be transferred from the source to the storage site by means of pipelines or shipping. The technol-ogy for transferring CO2 into subsurface formations is mature and has been used by the petroleum industry for Enhanced Oil Recovery for many years. In order to investigate the best solution for capture and storage of CO2, The US Department of Energy (DOE), has funded a network of seven regional partnerships that include 350+ state agencies, universities and private companies, spanning 43 states, three Native American organizations, and four Canadian provinces. Researchers of each partnership will investigate best solutions for capturing and storing CO2 in their region. The seven partnerships include Big Sky Regional Carbon Seques-tration Partnership (Big Sky), Plains CO2 Reduction Partnership (PCOR), Midwest Geological Sequestration Consortium (MGSC), Midwest Regional Carbon Sequestration Partnership (MRCSP), Southeast Regional Carbon Sequestration Partner-ship (SECARB), Southwest Regional Partnership on Carbon Sequestration (SWP) and the West Coast Regional Carbon Se-questration Partnership (WESTCARB).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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