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Enregistrement W3108414386 · doi:10.1007/s13202-020-01052-7

Influence of CO2 retention mechanism storage in Alberta tight oil and gas reservoirs at Western Canadian Sedimentary Basin, Canada: hysteresis modeling and appraisal

2020· article· en· W3108414386 sur OpenAlexaboutno aff
Perumal Rajkumar, Venkat Pranesh, Ramadoss Kesavakumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Exploration and Production Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryFossil fuelPetroleum engineeringGreenhouse gasCarbon sequestrationEnvironmental scienceCarbon dioxideGeologyCarbon capture and storage (timeline)Sedimentary rockTight oilUnconventional oilOil shaleClimate changeGeochemistryWaste managementChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid combustion of fossil fuels in huge quantities resulted in the enormous release of CO 2 in the atmosphere. Subsequently, leading to the greenhouse gas effect and climate change and contemporarily, quest and usage of fossil fuels has increased dramatically in recent times. The only solution to resolve the problem of CO 2 emissions to the atmosphere is geological/subsurface storage of carbon dioxide or carbon capture and storage (CCS). Additionally, CO 2 can be employed in the oil and gas fields for enhanced oil recovery operations and this cyclic form of the carbon dioxide injection into reservoirs for recovering oil and gas is known as CO 2 Enhanced Oil and Gas Recovery (EOGR). Hence, this paper presents the CO 2 retention dominance in tight oil and gas reservoirs in the Western Canadian Sedimentary Basin (WCSB) of the Alberta Province, Canada. Actually, hysteresis modeling was applied in the oil and gas reservoirs of WCSB for sequestering or trapping CO 2 and EOR as well. Totally, four cases were taken for the investigation, such as WCSB Alberta tight oil and gas reservoirs with CO 2 huff-n-puff and flooding processes. Actually, Canada has complex geology and therefore, implicate that it can serve as a promising candidate that is suitable and safer place for CO 2 storage. Furthermore, injection pressure, time, rate (mass), number of cycles, soaking time, fracture half-length, conductivity, porosity, permeability, and initial reservoir pressure were taken as input parameters and cumulative oil production and oil recovery factor are the output parameters, this is mainly for tight oil reservoirs. In the tight gas reservoirs, only the output parameters differ from the oil reservoir, such as cumulative gas production and gas recovery factor. Reservoirs were modelled to operate for 30 years of oil and gas production and the factor year was designated as decision-making unit (DMU). CO 2 retention was estimated in all four models and overall the gas retention in four cases showed a near sinusoidal behavior and the variations are sporadic. More than 80% CO 2 retention in these tight formations were achieved and the major influencing factors that govern the CO 2 storage in these tight reservoirs are injection pressure, time, mass, number of cycles, and soaking time. In general, the subsurface geology of the Canada is very complex consisting with many structural and stratigraphic layers and thus, it offers safe location for CO 2 storage through retention mechanism and increasing the efficiency and reliability of oil and gas extraction from these complicated subsurface formations.

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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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