Trace element mobility during CO<sub>2</sub>storage: application of reactive transport modelling
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Notice bibliographique
Résumé
The geologic storage of CO 2 carries both physical and chemical risks to the environment. In order to reduce those risks, it is necessary to provide predictive capabilities for impacts so that strategies can be developed to monitor, identify and mitigate potential problems. One area of concern is related to water quality both in the reservoir and in overlying aquifers. In this study we report the critical steps required to develop chemically constrained reactive transport models (RTM) that can be used to address risk assessment associated with water quality. The data required to produce the RTM includes identifying the individual hydrostratigraphic units and defining the mineral and chemical composition to sufficient detail for the modelling. This includes detailed mineralogy, bulk chemical composition, reactive mineral phase chemical composition and the identification of the occurrence and mechanisms of mobilisation of any trace elements of interest. Once the required detail is achieved the next step involves conducting experiments to determine the evolution of water chemistry as reaction proceeds preferably under varying elevated CO 2 fugacities with and without impurities. Geochemical modelling of the experiments is then used for characterising the reaction pathways of the different hydrostratigraphic units. The resultant geochemical model inputs can then be used to develop the chemical components of a reactive transport model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle