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Enregistrement W2138203931 · doi:10.1002/2015wr017609

Status of CO<sub>2</sub>storage in deep saline aquifers with emphasis on modeling approaches and practical simulations

2015· article· en· W2138203931 sur OpenAlexaff
Michael A. Celia, Stefan Bachu, Jan M. Nordbotten, Karl W. Bandilla

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådPrinceton UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésAquiferPetroleum engineeringEmphasis (telecommunications)Environmental scienceGeologyHydrology (agriculture)GroundwaterGeotechnical engineeringEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon capture and storage (CCS) is the only viable technology to mitigate carbon emissions while allowing continued large-scale use of fossil fuels. The storage part of CCS involves injection of carbon dioxide, captured from large stationary sources, into deep geological formations. Deep saline aquifers have the largest identified storage potential, with estimated storage capacity sufficient to store emissions from large stationary sources for at least a century. This makes CCS a potentially important bridging technology in the transition to carbon-free energy sources. Injection of CO2 into deep saline aquifers leads to a multicomponent, multiphase flow system, in which geomechanics, geochemistry, and nonisothermal effects may be important. While the general system can be highly complex and involve many coupled, nonlinear partial differential equations, the underlying physics can sometimes lead to important simplifications. For example, the large density difference between injected CO2 and brine may lead to relatively fast buoyant segregation, making an assumption of vertical equilibrium reasonable. Such simplifying assumptions lead to a range of simplified governing equations whose solutions have provided significant practical insights into system behavior, including improved estimates of storage capacity, easy-to-compute estimates of CO2 spatial migration and pressure response, and quantitative estimates of leakage risk. When these modeling studies are coupled with observations from well-characterized injection operations, understanding of the overall system behavior is enhanced significantly. This improved understanding shows that, while economic and policy challenges remain, CO2 storage in deep saline aquifers appears to be a viable technology and can contribute substantially to climate change solutions.

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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations443
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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