Using Chemical and Isotopic Data to Quantify Ionic Trapping of Injected Carbon Dioxide in Oil Field Brines
Notice bibliographique
Résumé
Injection of carbon dioxide into depleted oil fields or deep saline aquifers represents one of the most promising means of long-term storage of this greenhouse gas. While the ultimate goal of CO2 injection in the subsurface is mineral storage of CO2 as carbonates, short-term (<50 year) storage of injected CO2 is most likely to be accomplished by ionic trapping of CO2 as bicarbonate ions (HCO3-) and hydrogeological trapping of molecular CO2. Here, we demonstrate a technique for quantifying ionic trapping of injected CO2 as HCO3- using geochemical data collected prior to and during 40 months of CO2 injection into a hydrocarbon reservoir at the International Energy Agency (IEA) Weyburn CO2 Monitoring and Storage Project, Saskatchewan, Canada. As a result of injection of CO2 with a low carbon isotope ratio (delta13C value), fluid and gas samples from four selected production wells showed an increase in HCO3- concentration and a decrease in delta13C values of HCO3- and CO2 over the observation period. Isotope and mass balance calculations indicate that, after 40 months of injection, approximately 80% of the HCO3- in the reservoir brines sampled from the four wells formed via dissolution and dissociation of injected CO2. This chemical and isotopic technique should be applicable to CO2 injection and storage in oil fields and in deep saline aquifers, provided there is sufficient carbon isotopic distinction between injected CO2 and baseline aquifer HCO3- and CO2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».