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Enregistrement W4230557243 · doi:10.2118/2005-139

Simulating the Effects of Deep Saline Aquifer Properties on COSequestration

2005· article· en· W4230557243 sur OpenAlexaff
Begüm Başbuğ, F. Gumrah, B. Oz

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferSalineSaline waterGeologyComputer scienceEnvironmental scienceGeotechnical engineeringGroundwaterAnesthesiaSalinityMedicineOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 is one of the hazardous greenhouse gases causing significant changes in the environment. The sequestering CO2 in a suitable geological media can be feasible method to avoid the negative effects of CO2 emissions in the atmosphere. A numerical model was developed regarding the CO2 sequestration in a deep saline aquifer. The compositional numerical model (GEM) of the CMG software was used to study the ability of the selected aquifer to accept and retain large quantities of CO2 injected in a supercritical state for long periods of time (200 years). Supercritical CO2 is a one-state fluid which exhibits both gas and liquid-like properties. In this study, supercritical CO2 was sequestered in three forms in a deep saline aquifer. It was assumed to be supplied an isothermal condition during the injection and sequestration processes and ignored porosity, permeability changes due to the mineralization. Also, CO2 adsorption was not considered in our numerical model. Gas bubble formation, dissolution of CO2 in brine and precipitation of CO2 with calcite mineral in aquifers have been discussed. The CO2 gas bubble displaces the formation water with an immiscible behavior. During and after the displacement, the gravitational effects cause the CO2 to raise and accumulate under the caprock. Vertical to horizontal permeability ratio, initial pressure conditions were the most dominating parameters affecting the CO2 saturation in three layers whereas CO2 injection rate influenced CO2 saturation in layers 2 and 3 since CO2 was injected from layer 3 at the bottom of the reservoir. Salinity of the formation water has no significant effect on CO2 saturation since it was the main factor affecting the dissolution process. Introduction CO2 sequestration is the capture of, separation and longterm storage of CO2 in underground reservoirs for environmental purposes. CO2 is one of the hazardous greenhouse gases causing significant changes in global temperature and sea-levels1, which could have negative consequences for people in many parts of the world. Scenarios for stabilizing atmospheric CO2 at reasonable levels will eventually require substantial cuts in overall emissions over the next few decades1,2. If usage of fossil fuels is to continue at currents levels while avoiding undesirable climate change, technical means need to be found to reduce the carbon dioxide emitted to the atmosphere in the production and consumption of fossil fuels3. CO2 sequestration can be regarded as one possible solution for reducing the CO2 emissions in a form where they will not reach the atmosphere. Disposal environments for CO2 sequestration can be divided into four different categories. Oceans, terrestrial basins, biological environment and geologic formations are the candidates for disposal of CO2. Among these alternatives, geologic formations can be regarded as the best possible environment to sequester CO2 because of the fact that storage of CO2 in geologic formations is the self-containing and volumetrically efficient process. In geologic formations, CO2 can be sequestered in porous or non porous media. Depleted oil and gas reservoirs, aquifers, coal beds can be categorized in the porous medium whereas salt caverns and lined-rock caverns can be regarded as types of nonporous medium.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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