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Enregistrement W2784367007 · doi:10.11575/prism/5395

Towards the early detection of CO2 leaks from carbon storage sites: modelling and measurement of reaction, diffusion and mass flow of CO2 and O2 in near-surface soils

2018· dissertation· en· W2784367007 sur OpenAlexaboutno aff
M. Sahidul Alam

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterDiffusionFlow (mathematics)Carbon fibersGaseous diffusionEnvironmental scienceChemistryMaterials scienceEnvironmental chemistryChemical engineeringSoil scienceEngineeringMechanicsThermodynamicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon capture and storage (CCS) of CO2 in geological reservoirs is being used to mitigate climate change and so a method and technology is needed for early leak detection. This thesis focuses on understanding the reaction, diffusion, and mass flows of O2 and CO2 in near surface soils with or without a CO2 leak. Two numerical models were developed to describe O2 and CO2 reactions, diffusion, mass flow and concentration gradients in the top 1 m of Alberta soils. The first model showed that under typical soil pH values, virtually all CO2 and O2 diffusion would occur in the gaseous phase, with less than 0.10% occurring in the aqueous phase, even for high soil water content. The second model calculated the contribution of diffusion and mass flow for CO2 and O2 in the gas phase of soils having a range of respiratory quotient (RQ=CO2 flux/O2 flux) values, with or without a CO2 leak. With RQ values ranging from 0.7 to 1.2, mass flow was predicted to account for -0.19% to 1.09% of CO2 flux to the soil surface, respectively. When simulated rates of CO2 leakage were set at 1 and 5 times the net biological flux from soils, the contribution of mass flow to total CO2 flux increased to about 3% and 13%, respectively. The model was also used to identify the Gas Concentration Ratio (GCR = [CO2] differential between bulk air and soil surface / [O2] differential between bulk air and soil surface) as a metric that could be used to identify soils impacted by a CO2 leak. Three gas analysis systems were built for use with a soil column to test the accuracy of the models and the potential value of a GCR measurement. The observed concentration gradients were found to be a good fit to the model predictions and the observed GCR measurements were able to differentiate between soils impacted by CO2 leaks as low as 2 to 3 times the normal biological flux rate of soils (ca. 2 μmolCO2/m2/s). This work supports the further development and use of a portable instrument to carry out GCR measurements at CCS sites.

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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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