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Enregistrement W3040857342 · doi:10.1029/2020gl087999

Nanoconfined Water Effect on CO<sub>2</sub> Utilization and Geological Storage

2020· article· en· W3040857342 sur OpenAlexaff
Kaiqiang Zhang, Lirong Liu, Guohe Huang

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaprockOil shalePetroleum engineeringMaterials scienceIntermolecular forcePermeability (electromagnetism)Environmental scienceChemical engineeringSoil scienceChemical physicsGeologyChemistryMoleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding nanoconfined water effect on CO 2 utilization and storage has tremendous implications in academic research and practical applications, especially for extremely low‐permeability shale reservoirs. Here, a new nanoscale‐extended cubic‐plus association equation of state is developed by including the confinement effects and intermolecular interactions, based on which the phase behavior and interfacial tension of the pure water and water‐CO 2 system are accurately calculated. Moreover, three important parameters, caprock‐sealing pressure, maximum storage height, and storage capacity, are quantitatively determined for assessing the potential for the CO 2 storage. On the basis of the results from this study, the negative effect of nanoconfiend water can be substantially reduced or even converted to be positive for the CO 2 utilization and storage in the shale reservoirs due to the extremely small pore scale as well as the associated strong confinements and intermolecular interactions. Overall, this study supports the foundation of general practical applications pertaining to CO 2 utilization and geological storage in unconventional low‐permeability shale formations with existence of nanoconfined water.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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