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Enregistrement W2512201888 · doi:10.1002/cjce.22655

Determination of CO<sub>2</sub> storage density in a partially water‐saturated lab reservoir containing CH<sub>4</sub> from injection of captured flue gas by gas hydrate crystallization

2016· article· en· W2512201888 sur OpenAlexafffundvenueabout
Duo Sun, Peter Englezos

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCarbon Management Canada
Mots-clésNatural gasClathrate hydrateFlue gasChemistryHydratePetroleum engineeringMineralogyOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has been demonstrated that CO2 storage in depleted natural gas reservoirs at gas hydrate formation conditions is an opportunity to mitigate the emission of CO2 from fossil fuel combustion or gasification sources. More than 100 depleted natural gas reservoirs located in Alberta, Canada were investigated and recognized as potential sites for CO2 storage using hydrate technology. Treated flue gas captured from large stationary sources is generally a gas mixture of CO2 with N2, O2, and other impurities. The depleted gas reservoirs still contain natural gas that was not economically recoverable. In this work CO2 and a CO2/N2 (90/10 mol%) gas mixture were used for injection in a laboratory reservoir that contained residual CH4. The experimental results indicated that about 80 % of the original water in the reservoir formed CO2 hydrate after 120 h. The total CO2 storage density (in hydrate, gaseous, and dissolved state) from the injection of the CO2/N2 mixture into a 500 kPa CH4 reservoir was found to be 118.6 kg/m3. The addition of a certain amount of tapioca starch in the reservoir delayed the onset of nucleation and improved the CO2 storage density (121 kg/m3). This storage density may also be achieved by compressing the gaseous CO2/N2 mixture to 5220 kPa at 285 K. This study shows that hydrate technology provides more CO2 storage density than other storage methods or the same storage but at much lower compression costs.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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