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Enregistrement W2325223749 · doi:10.1190/ice2015-2209980

Site Characterisation for Carbon Sequestration in the Nearshore Gippsland Basin

2015· article· en· W2325223749 sur OpenAlexaff
Nick Hoffman, George J. Carman, Mohammad Mahdi Shariat Bagheri, Todd Goebel

Notice bibliographique

RevueInternational Conference and Exhibition, Melbourne, Australia 13-16 September 2015 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationEnvironmental scienceStructural basinCarbon fibersOceanographyGeologyCarbon dioxideComputer scienceGeomorphologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During its assessment of Carbon Storage sites in the nearshore Gippsland Basin, within 25 km of the coastline, the CarbonNet project screened >20 potential sites, comparing storage Capacity (total CO2 volume), Injectivity (CO2 injection rate), and Containment (security). Several play fairways, and a wide range of trap types were compared. Progressively more-detailed geological models were built to enable site- and scenario-specific injection modelling, and for studies of the evolution of the injected CO2 plume using state-of-the-art petroleum industry software. After screening, three key sites were prioritised, each with a secure storage capacity of >25 Mt CO2, and containment over 1000 years of dynamic modelling. The geological context, storage concept, and specific reservoir and seal elements of these three sites will be described and compared, in the context of Australian legislation which requires a demonstration of the “fundamental suitability determinants for CO2 storage” leading to a Declaration of Storage Formation. Different trap types impact the effort required, and the key issue is the (statistical) area covered by any supercritical or dissolved CO2 plume - which depends on injection pressure, reservoir property distribution, and trap geometry. The main interactions with nearby resource owners are coupled by reservoir pressure. Depending on the location of each site and the trap concept, different approaches are required, but these all require a detailed and functional geological model of not just the site, but the context within which it sits. Given this model, a detailed dynamic reservoir model can be built, checked for quality, and used for a wide range of purposes including plume extent, pressure influence, storage security, and development of a site monitoring plan including the best locations and technologies for surface and subsurface monitoring. A number of preconceptions for the basin were addressed that directly affect seal integrity (both the regional petroleum caprock, and additional intraformational seals). In order to understand the capacity and effectiveness of these seals, updated petroleum migration models were required that explain the distribution of primary hydrocarbons, and those modified by water washing, biodegradation, etc. Significant advance has been made in understanding the basin paleogeography and palaeobathymetry during seal deposition, and mapping seal facies and seal perturbations in extensive detail.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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