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Enregistrement W4290851736 · doi:10.1016/j.rineng.2022.100563

To extract geothermal energy from low-permeability reservoirs: Development and simulation of cyclic water injection (CWI)- and water-assisted gravity drainage (WAGD)-based processes

2022· article· en· W4290851736 sur OpenAlexafffund
Runzhi Li, Jianfei Chen, Yee‐Chung Jin, Jinkai Xue, Jia Na

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Mots-clésPetroleum engineeringGeothermal energyGeothermal gradientInjectorEnvironmental sciencePermeability (electromagnetism)Extraction (chemistry)Hydraulic fracturingWater extractionGeologyEngineeringGeophysicsMechanical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geothermal energy is a clean energy source to fulfill the increasing global energy demands. For the first time, several energy extraction strategies are proposed and compared through numerical simulations for effective energy recovery from low-permeability geothermal reservoirs. We simulate geothermal energy extraction using either Cyclic Water Injection (CWI) or Water-Assisted Gravity Drainage (WAGD) processes with or without hydraulic fracturing over a 10-year operation. We evaluate the positioning of injector and producer in WAGD process, well spacing, addition of one injector, and the time variation of injection/soaking periods in CWI process. The simulations indicate that the fractured reservoirs generate more energy than those without fracturing; CWI-based processes exhibit higher energy recovery efficiency than WAGD process in terms of Energy-Water-Ratio (EWR). EWR, as a newly proposed parameter in this study, is defined as the energy production specific to per unit volume of water injected, which is useful in evaluating the cost-effectiveness of a geothermal energy extraction process. The gravitational effect proves to be the dominant factor that determines energy generation compared to phase change in WAGD process. In addition, formation and impacts of steam chambers in CWI and WAGD-based processes are discussed. Furthermore, statistical analyses are performed to evaluate the effects of reservoir temperature, pressure, permeability, and their mutual interactions on cumulative energy production. Eventually, two correlation models for predicting cumulative energy production based on these formation properties are proposed. This study provides a new perspective on implementing different innovative exploration strategies and optimization processes for energy extraction from low-permeability geothermal reservoirs.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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