The search for new oil and CO2 storage resources: residual oil zones in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Residual oil zones (ROZs) could present a new, potentially large and commercially viable oil resource for Australia and provide an avenue for geological storage of carbon dioxide (CO2) through CO2 enhanced oil recovery (CO2-EOR). These reservoirs, which can contain a moderate amount of residual oil and resemble water-flooded oil fields, can be associated with conventional fields (brownfields) or occur with no associated main pay zone (greenfields). Both types of ROZ are currently produced commercially through CO2-EOR in the Permian Basin, USA, and are of growing interest internationally, but our understanding of the occurrence and economic viability of oil production from ROZs in Australia is limited. We are employing geological and petrophysical methods to identify, map and quantify the potential oil resources of ROZs, initially in central Australian basins. Complementing this, we are conducting a series of CO2 core-flooding experiments combined with reservoir modelling to investigate the techno-economic feasibility of producing oil and storing CO2 in these formations. We aim to establish and test a workflow for characterising and evaluating ROZs in Australia. ROZs could prove to be good targets for CO2-EOR+, potentially even producing carbon-neutral or carbon-negative oil by using CO2 from anthropogenic sources, such as from blue hydrogen production.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».