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Enregistrement W258487634 · doi:10.2172/1172132

Borehole EM Monitoring at Aquistore: Final Report to the Carbon Capture Project (CCP)

2012· report· en· W258487634 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas M. Daley, J. Torquil Smith, John Beyer, Douglas LaBrecque

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationBoreholeEnvironmental scienceCarbon capture and storage (timeline)Greenhouse gasPetroleum engineeringCarbon dioxideMining engineeringGeologyClimate changeGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geologic carbon sequestration (GCS) is a technology whose goal is to prevent atmospheric release of greenhouse gases via injection of carbon dioxide (CO2) into an underground reservoir for long term storage. GCS is typically part of a program of carbon capture and storage (CCS) that captures CO2 from point sources such as power plants, transports the CO2 to a storage site, and operates an injection facility. One recent CCS pilot project is the Aquistore CO2 sequestration project, near Estevan, Saskatchewan, Canada. The Aquistore project is managed by the Petroleum Technology Research Centre (PTRC) and will be one of the first integrated CCS projects storing CO2 in a deep saline aquifer from a coal fired power plant (PTRC, 2011). Aquistore is expected to store 500,000 tons of CO2 during its lifetime (Ministry of Environment, 2012). Assuring the long-term, safe storage of CO2 requires the development of effective monitoring strategies. As part of the geophysical monitoring effort at Aquistore, there were initial plans for deployment of borehole electrodes for electrical or electromagnetic measurements to monitor CO2 within the reservoir. The injected CO2 displaces saline brine in the reservoir, and because CO2 has a high resistivity compared to brine, the overall resistivity of the formation increases and can be monitored by measuring electric or magnetic fields. Previous work by Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) had indicated that borehole-to-surface electromagnetic monitoring, using an electric dipole source near the bottom of a well penetrating the reservoir, could detect the resistivity change induced by GCS. To assess the potential application of electromagnetic monitoring at Aquistore, Lawrence Berkeley National Laboratory and Multi-Phase Technologies collaborated on a two-part study including (1) numerical forward modeling of a time-lapse, controlled-source electromagnetic (CSEM) monitoring survey, and (2) an initial engineering study of instrumentation and proposed design for a borehole electric dipole source and electrode sensors.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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