A Review of Phase Behavior Mechanisms of CO<sub>2</sub> EOR and Storage in Subsurface Formations
Notice bibliographique
Résumé
The emissions of CO 2 have been recognized as the main cause of climate change. As an important strategy being used to reduce the CO 2 concentration in the atmosphere, carbon capture, utilization and storage (CCUS) has attracted significant attention in recent years. Geological formations, including depleted oil and gas reservoirs and saline aquifers, are popular CO 2 storage options. During the process of CO 2 storage in subsurface formations, the interactions between CO 2 and formation fluids must be considered as they could greatly affect the CO 2 trapping mechanisms and CO 2 storage capacity. In this paper, we give a brief review of the phase behavior mechanisms associated with CO 2 storage in subsurface formations. Two different CO 2 -storage strategies are considered in this paper: CO 2 storage in saline aquifers and CO 2 storage in oil reservoirs. Multiphase equilibria, including two-phase, three-phase, and four-phase equilibria, can be observed during CO 2 injection into underground formations. Both the experimental and modeling studies on the related phase behavior mechanisms are included in this Review. We also introduce some recently developed robust algorithms for the multiphase equilibria calculations, which could be essential for the design of the CO 2 storage process and prediction of CO 2 storage capacity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».