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Enregistrement W2075024565 · doi:10.1080/10916466.2010.490809

A Simulation Study of Carbon Dioxide Sequestration in a Depleted Oil Reservoir

2012· article· en· W2075024565 sur OpenAlexaff
Ali Momeni, Masoud Aghajani, Ghasem Zargar

Notice bibliographique

RevuePetroleum Science and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationCarbon dioxideEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceGreenhouse gasNegative carbon dioxide emissionCarbon capture and storage (timeline)Carbon dioxide removalGreenhouse gas removalFossil fuelBio-energy with carbon capture and storageCombustionGlobal warmingPetroleum engineeringCarbon dioxide in Earth's atmosphereWaste managementChemistryClimate changeGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil fields offer significant potential for storing carbon dioxide (CO2) and will most likely be the first large-scale geological targets for sequestration because the infrastructure, experience, and permitting procedures already exist. In addition, almost 40 years' experience in enhanced oil recovery (EOR) allows utilization of carbon capture and storage (CCS) and CO2 sequestration techniques in such a way as to improve recovery of petroleum fields and reduce the environmental issue of fossil fuel combustion gas products, particularly carbon dioxide. Carbon dioxide is one of the main greenhouse gases that causes global warming. As a response to global warming, geologic sequestration of CO2 in oil and gas reservoirs is one possibility to reduce the amount of CO2 released to the atmosphere. This simulation study presents a synthetic geologic model that is used to sequestrate carbon dioxide beside an EOR immiscible displacement process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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