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Enregistrement W2974275618 · doi:10.2118/196118-ms

Non-Isothermal Injectivity Considerations for Effective Geological Storage of CO2 at the Aquistore Site, Saskatchewan, Canada

2019· article· en· W2974275618 sur OpenAlexaffabout
Alireza Rangriz Shokri, Rick Chalaturnyk, Erik Nickel

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensPetroleum Technology Research CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferIsothermal processInjection wellPetroleum engineeringGeologyWellheadPlumeEnvironmental sciencePetrologyGeotechnical engineeringGroundwaterMeteorologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Monitoring data of episodic transient heat and flow conditions, caused by intermittent cold CO2 injection in Aquistore, has shown a linkage between injectivity index and downhole injection temperature. Taking leverage access to invaluable field performance data collected from this highly instrumented Canadian CCS demonstration project, the focus of this paper is to understand and quantify the potential non-isothermal mechanisms involved in cold CO2 injection. Understanding this phenomenon is important as it has serious implications on containment, conformance, and injectivity technologies for effective geological CO2 storage. To account for transient heat and fluid transport during cold CO2 injection in Aquistore, a non-isothermal EOS-based fluid flow simulation, of a high-resolution detailed geological model built based on an extensive characterization program, was calibrated with periodic monitoring data of downhole pressure, temperature, and injected mass rate. Due to the possibility of non-isothermal effects on near-wellbore stress fields, local induced fractures, and permeability alterations, in addition to dynamics of CO2-brine interactions, coupled reservoir geomechanical modeling techniques were then employed for further calibration. The uncertainties associated with the subsurface geological modeling, leaking aquifer boundaries, reservoir heterogeneity, rock thermal, petrophysical, and geomechanical properties were considered for both isothermal and non-isothermal conditions. Processing of DTS (Distributed Temperature Sensing) data from both injection and observation wells indicated dynamic perturbations in subsurface temperature due to injection operations. Geological characterization, performed through high-resolution 3D seismic images, core, and log data, and the existence of a leaking aquifer, were found to have significant impacts on CO2 plume evolution. Through history matching process of non-isothermal flow simulation, for both injector and observation wells, the extent of the cold region was estimated, and found to be mainly controlled by rock thermal properties, permeability, and injection rate. Our analysis suggested that cold temperature front was limited to near-wellbore region due to substantial heat loss by conduction, besides radial decay of convective flow. Further non-isothermal coupled simulations indicated a large, but near-wellbore-limited reduction in effective horizontal stresses, induced by cold CO2 injection. Employing different values of thermal expansion coefficients, local potential open-mode fractures were observed; however, fracturing of entire formation was not experienced. This phenomenon was associated with local permeability enhancement, and potential improvement in CO2 injectivity. A comparison of isothermal and non-isothermal analyses on reservoir performance during CO2 injection was lastly provided. Our analysis of subsurface injection and coupled processes in relation to geologic CO2 sequestration delivers critical insights on how and under what conditions these non-isothermal effects are generated. This ultimately provides a predictive tool to better characterize the reservoir behaviour, injectivity issues, and spatial location of a subsurface CO2 plume.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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