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Enregistrement W2246771798 · doi:10.1039/c5em00539f

Framework for the assessment of interaction between CO<sub>2</sub>geological storage and other sedimentary basin resources

2016· article· en· W2246771798 sur OpenAlexaff
Karsten Michael, Steve Whittaker, Sunil Varma, Elise Bekele, Laurent Langhi, Jane H. Hodgkinson, Brett Harris

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentAustralian National Low Emissions Coal Research and Development
Mots-clésSedimentary rockStructural basinEnvironmental scienceSedimentary basinGeologyGeochemistryEarth scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sedimentary basins around the world considered suitable for carbon storage usually contain other natural resources such as petroleum, coal, geothermal energy and groundwater. Storing carbon dioxide in geological formations in the basins adds to the competition for access to the subsurface and the use of pore space where other resource-based industries also operate. Managing potential impacts that industrial-scale injection of carbon dioxide may have on other resource development must be focused to prevent potential conflicts and enhance synergies where possible. Such a sustainable coexistence of various resource developments can be accomplished by implementing a Framework for Basin Resource Management strategy (FBRM). The FBRM strategy utilizes the concept of an Area of Review (AOR) for guiding development and regulation of CO2 geological storage projects and for assessing their potential impact on other resources. The AOR is determined by the expected physical distribution of the CO2 plume in the subsurface and the modelled extent of reservoir pressure increase resulting from the injection of the CO2. This information is used to define the region to be characterised and monitored for a CO2 injection project. The geological characterisation and risk- and performance-based monitoring will be most comprehensive within the region of the reservoir containing the carbon dioxide plume and should consider geological features and wells continuously above the plume through to its surface projection; this region defines where increases in reservoir pressure will be greatest and where potential for unplanned migration of carbon dioxide is highest. Beyond the expanse of the carbon dioxide plume, geological characterisation and monitoring should focus only on identified features that could be a potential migration conduit for either formation water or carbon dioxide.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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