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Enregistrement W2035135171 · doi:10.1016/j.egypro.2014.11.570

Impacts of Injection Induced Fractures Propagation in CO2 Geological Sequestration – Is Fracturing Good or Bad for CO2 Sequestration

2014· article· en· W2035135171 sur OpenAlexaff
Zhiyuan Luo, Steven L. Bryant

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationPlumeFracture (geology)Petroleum engineeringEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceWork (physics)Injection wellWater injection (oil production)Parametric statisticsGeologyGeotechnical engineeringCarbon dioxideChemistryEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In large-scale CO2 sequestration project the formation temperature decreases as huge amounts of relatively cool CO2 are injected. Injection induced fractures from injectors are facilitated as the critical pressure in the formation for fracturing is reduced by considerable thermo-elastic stress, which is proportional to the temperature difference between CO2 and reservoir. In this study, we analyze injection induced fracture growth and its impact on CO2 plume migration by a semi-analytical quasi-steady state model in the case that injection induced fractures are permitted by regulators. By parametric analysis with the model, geological properties and operating conditions are investigated to show their sensitivity on fracture growth and CO2 migration. This work provides analytical tools, which enable fast and simple screening of appropriate storage sites and of injection strategy, to predict fracturing and CO2 migration to avoid potential risks.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,774

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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