Time-lapse numerical modeling of the Quest carbon capture and storage (CCS) project: Poroelastic approach
Notice bibliographique
Résumé
Summary A finite-difference algorithm was developed based on the Biot’s equations of motion for modelling wave propagation in poroelastic media. In contrast with the elastic modelling, in the poroelastic approach the properties of the pore fluid are taken into account in the algorithm. Poroelastic modelling could be useful in cases where the fluid content of the rock is of interest, i.e. Carbon Capture and Storage (CCS) projects. We examined our program using a model based on the Quest CCS project in Alberta to investigate the detectability of CO2 after one year of injection. This was done by defining two models for the baseline and monitor scenarios that represented the subsurface before and after injecting CO2, respectively. The difference between the calculated seismic sections for the two scenarios shows that the residual amplitude is comparable with the signal amplitude. With this result, the injected CO2 in the Quest project over a year could be detected providing the data have good bandwidth and a high signal-to-noise ratio. Furthermore, a comparison between the poroelastic algorithm and the elastic algorithm shows that the time-lapse effect in the poroelastic case is smaller than the one in the elastic case. In the fluid saturated media some of the wave energy dissipates due to the traveling wave in the fluid and the poroelastic approach helps us to take this loss into account in the modeling process.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».