Injectivity of carbon dioxide in the St. Lawrence Platform, Quebec (Canada): A sensitivity study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Injectivity of CO2 in the Bécancour deep saline aquifers, St. Lawrence Platform (Québec), was investigated using 2D radial numerical simulations with TOUGH2/ECO2N. In order to have an appropriate choice for the CO2 injection rate and the duration of injection, sensitivity analyses were carried out, considering different values of hydrodynamic, chemical‐petrophysical, and geometric parameters affecting CO2 injection in a brine reservoir. The parameterization analysis for capillary pressure and relative permeability models indicated large uncertainty for this case study. Simulations took into account Bécancour reservoir conditions in which the maximum pressure was limited to the fracturing pressure. The sensitivity analysis provides guidance on potential injection scenarios. To remain below fracturing pressure, intermittent 5‐year injection periods can be used, with a mass injection rate up to ∼ 20 kg/s, alternating with half‐year periods without injection. This scenario could give maximum CO2 storage in the aquifer. CO2 storage capacities in different phases were calculated versus time. This study shows that the northeastern reservoir block of the Bécancour area could host about 10 Mt CO2, which represents 15% to 50% of regional yearly CO2 emissions during about 60 and 20 years for the case of the injection formation permeability of 0.89 × 10−15 m2 and 4.17 × 10−15 m2, respectively. Finally, this modeling study will also be the basis for the design of a pilot CO2 injection test at the study site. © 2013 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».