Pore Network Modelling of Surface Heterogeneity in Brine-Filled Porous Media for Carbon Sequestration
Notice bibliographique
Résumé
Trapping of carbon in deep underground brine-filled reservoirs is a promising approach for the reduction of atmospheric greenhouse gas emissions. However, estimation of the amount of carbon dioxide (CO2) that can be captured in a reservoir remains a challenge. One difficulty lies in the estimation of local capillary pressure effects that arise from mineral surface heterogeneity inherent in underground geological formations. As a preliminary step to address this issue, we present a series of pore network modeling (PNM) simulations of two-phase immiscible flow in 3D structured porous media with contact angle heterogeneity. We present saturation patterns for networks with homogeneous and heterogeneous wettability under typical reservoir conditions, taking into account varying contact angles for CO2 on mica and quartz at supercritical conditions. At lower flow rates, our preliminary results showed higher saturations for the heterogeneous networks than for the homogeneous ones. To characterize the fingering patterns, we have introduced R as the ratio of filled throats to the total network saturation. Based on this measure, the heterogeneous networks demonstrated thicker fingering patterns than the homogeneous networks. These preliminary results highlight the importance of micro-scale surface heterogeneity for the modeling of carbon storage processes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».