Hardware and instrumentation to investigate massive releases of dense phase CO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
CCS (carbon capture and storage) is seen as a possibility to mitigate the global warming effect. The practical implementation of this technique faces a few challenges like safety issues. It is wondered if a massive release affecting the pipeline (may be the most vulnerable part of the CCS chain) would not lead to a disaster remembering what happened in Africa about 28 years ago (about Nyos Lake accident see Eos, 2009). Few experimental observations of large‐scale CO2 releases have been made, and the physics and thermochemistry involved are not fully understood, even if considerable progress has been made theoretically.2 In this paper, the experimental techniques used to investigate this specific problem are described and illustrated with some key results extracted from various projects. Innovative techniques were employed to control the mass flowrate, blowdown, nearfield, and farfield dispersion in the atmosphere. A 2 m3 spherical vessel able to store up to 1000 kg of CO2 at a pressure above 8 MPa was used. Dense CO2 was allowed to spill out via a 50 mm pipe. The temperature, CO2 concentration, and density field of the outside cloud were monitored using thermocouples and concentration probes. Among other results, it was in particular shown that when the mass flowrate is large enough, body forces become significant forcing the cloud to stay on the ground.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».