Investment Strategy of CO2-EOR in China: Analysis Based on Real Option Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the most potential Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) technology, CO2-enhanced oil recovery (CO2-EOR) can both improve oil recovery and relieve the pressure of reducing CO2 emission. However, CO2-EOR projects have not been substantially deployed in China due to the significant investment and high uncertainties of technology, market, and policy. Therefore, identifying potential bottlenecks, and developing effective investment strategies are of great necessity at present. In this work, a real option approach combined with reservoir simulation technologies is proposed, which can investigate the optimal deployment timing and the investment value of the CO2-EOR projects. Meanwhile, a sensitivity analysis is conducted to examine the effects of different uncertainties. The results show that real option approach is suitable for the evaluation of CO2-EOR projects because it can fully take the flexibility of investment time into account. And it is found that under the current investment environment, it is difficult for China to deploy CO2-EOR projects on a large scale before 2030. High oil prices, low CO2 purchase prices, and transportation of CO2 by pipeline can bring forward the investment time and increase the investment value. Besides, government subsidies and technological progress are also favorable for the deployment of the project. Compared with technological progress, the effect of subsidies is more obvious, while it should be noted that huge subsidies will bring a financial burden to the government. In a word to launch CO2-EOR projects earlier and make it play a more important role in China's carbon emission reduction, a compound strategy should be made based on consideration of all these influencing factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».