Impact of a CO2 leakage on groundwater quality. Influence of regional flow using reactive transport models.
Notice bibliographique
Résumé
Carbon Capture and Storage in deep and saline aquifers is one of the most hopeful technologies to reduce CO2 emissions into the atmosphere. However, CO2 leakages into shallow freshwater aquifers are a potential risk and potential impacts on groundwater have to be studied. A better understanding on how it could affect groundwater quality, aquifer minerals and trace elements is necessary to characterize a future storage site. Moreover, monitoring and remediation solutions have to be evaluated before storage operations. As part of the ANR project CIPRES, we present here reactive transport works. In a 3D model using ToughReact2, we perform different CO2 leakage scenarios in a confined aquifer, considering both brines and carbon dioxide gas. Our modeling works are based on the Albian aquifer, a strategic water resource for the Paris basin. This layer is the main aquifer overlying the Dogger deep saline aquifer. We consider one groundwater and rocks chemistry of the Albian aquifer composed by the Albian green sand (Quartz, Calcite, Glauconite , Kaolinite) at 700 m deep. The geochemical model was elaborated from experimental data performed in previous study (Humez, 2012). The aquifer consists in a mesh, divided roughly in 20000 cells making a 60 m thick and a 500 m large layer. Furthermore, cells are subdivided near the leakage point to consider local phenomena (secondary precipitation, kinetics, sorption/desorption...). We highlight the importance of surface complexation on trace element transport (As, Zn and Ni). Moreover, we distinguish different geochemical behavior (CO2 plume shape, secondary precipitation of siderite or chalcedony, desorption...) according to different horizontal flow rate influenced directly by the hydrodynamics (regional gradient). Understanding how geochemical reactions and regional flows influence water chemistry, allows to ascertain measurement monitoring and verification plan and remediation works in case of leak considering a given location.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».