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Enregistrement W2587484956 · doi:10.2118/182605-ms

Coupled Reservoir-Geomechanical Simulation of Caprock Failure and Fault Reactivation During CO2 Sequestration in Deep Saline Aquifers

2017· article· en· W2587484956 sur OpenAlexfundno aff
Philip H. Winterfeld, Yu‐Shu Wu

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Simulation Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryCMG Reservoir Simulation FoundationColorado School of Mines
Mots-clésCaprockGeologyAquiferGeotechnical engineeringPetroleum engineeringCarbon sequestrationShear stressGroundwaterCarbon dioxideMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An aquifer suitable for underground carbon dioxide sequestration needs to be overlain by sealing caprock because carbon dioxide is less dense than the native brine and would tend to rise upward. This paper presents a thermal-hydrological-mechanical (THM) reservoir simulator that is applicable to assessing the sealing capability of such caprock. The geomechanical portion consists of an equation for mean stress, derived from linear elastic theory for a thermo-poro-elastic system, and equations for stress tensor components that depend on mean stress and other variables. The fluid and heat flow portion of our simulator is for general multiphase, multicomponent, multi-porosity systems. We add the capability of simulating caprock failure scenarios, namely tensile failure, fracture and fault reactivation, and shear failure, to the formulation. We then show simulation examples for code verification and demonstration of its capabilities, including a simulation of caprock leakage from carbon dioxide injection, a demonstration of the simulator's ability to predict of shear failure, and a simulation an experiment of pressure-induced fracturing of a concrete block that includes tensile failure.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,281 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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