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Enregistrement W3094418028 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-19601

The impact of Standing Column Well operation on Carbonate Scaling

2020· article· en· W3094418028 sur OpenAlexafffund
Léo Cerclet, Benoît Courcelles, Philippe Pasquier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCloggingGeothermal gradientEnvironmental scienceWater columnHeat exchangerEnvironmental engineeringChemistryEngineeringGeologyBiologyEcologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-temperature geothermal systems have shown great potential to reduce greenhouse gas emissions. One emerging solution, named standing column well, is particularly promising and is characterized by low installation costs and higher thermal efficiency compared to widespread closed-loop wells. In a standing column well, groundwater is continuously recirculated in an uncased well. As the well and the mechanical devices are prone to clogging and scaling, the occurrence of new operational conditions can have an impact on long-term performance and generate significant maintenance costs. Although current literature identifies the main causes of clogging, the impact of the operation strategy of a standing column well operation on clogging development has not yet been extensively studied. The chemical signature of groundwater and the operation parameters of a real-size experimental standing column well were monitored during a two-year period using a geothermal mobile laboratory. This laboratory contains heat pumps, heat exchangers, pumps, monitoring devices and a water treatment unit enabling treatment of a fraction of the total pumping flow. This work highlights how the operation of a standing column well impacts the clogging rate by establishing a direct link with the observed calcium concentrations. Two specific operation schemes were found to be critical for the development of clogging. First, the “on-off” sequences of the pump allowed for water stagnation in the mechanical devices and promoted a temperature rise since the geothermal laboratory is maintained at 20oC, thus creating ideal conditions for precipitation. In addition, the calcium concentration in groundwater increased with shutdown duration and with a kinetic similar to the one observed in an independent batch test. This batch test conducted with demineralized water and samples of the local rock was carried out in close atmosphere at 10°C to measure the dissolution kinetics. Both the two-year monitoring and batch test confirm that groundwater slowly dissolves the carbonates in the standing column well that precipitate in the mechanical devices during the off sequences. The second critical operation scheme was observed during cooling mode. As groundwater temperature gradually increases with the operation of the system, the calcium stability index increased, leading to precipitation in some mechanical devices. After two years of operation, some mineral deposits were recovered on the probes of two faulty flow sensors. The deposits were analyzed with a scanning electron microscope, which indicated high concentrations of calcium, oxygen, and carbon, all compatible with calcite precipitates. Further works will focus on the development of new operation strategies to hinder clogging and scaling of the mechanical equipment connected to a standing column well.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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