Design Considerations to Test Sealing Capacity of Saline Aquifers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The geological storage of carbon dioxide (CO2) provides the possibility of maintaining access to fossil energy, while reducing emissions of CO2 to the atmosphere. One of the essential concerns in geologic storage is the risk of CO2 leakage from the storage formations. The leakage occurs through possible pathways in the seal. Characterization of the CO2 leakage pathways from the storage formations into overlying formations is required. The aquifer cap-rock may be characterized before CO2 storage. This will allow for the determination of proper storage aquifers and locations for the injection wells. In a companion paper, a flow and pressure test has been suggested for characterization of leakage pathways in aquifer cap-rock. Water is injected in the target aquifer, and the pressure is observed in an overlying aquifer. The pressure data are analyzed to characterize the leakage pathways in the cap-rock. In this work, design considerations to maximize the capability of leakage characterization are presented. A leakage pathway can be characterized by the leak transmissibility and location parameters. A successful test should be able to provide sufficient information to evaluate the leakage parameters. In this work, different strategies are evaluated in order to achieve a successful test. The strategies include increasing the sampling frequency, use of pulsing, increasing the number of monitoring/injection wells and utilization of prior information. Prior information on the leak is provided through analysis of the pressure derivative curve. Estimation of the leakage parameters is actually an inverse problem that is generally ill-conditioned and very sensitive to noise. The information provided by different strategies is evaluated, based on their effects on well-posing the inverse problem. The effects are studied based on information and correlation matrices, as well as the confidence interval.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».