Assessment of Carbon Dioxide Storage Capacity of Selected Aquifers in ‘J’ Field, West Africa
Notice bibliographique
Résumé
combination of seismic data and petrophysical logs from five wells acquired in ‘J’ Field, Niger Delta, Nigeria, have been analyzed to assess the carbon dioxide (CO2) storage potential of some saline aquifers in ‘J’ field. The study aims to evaluate the volume of CO2 that can be potentially stored in the aquifers and the risk of CO2 leakages in the storage. The sand aquifers were correlated across the five wells to evaluate their thicknesses and lateral extent. Porosity, permeability, formation water resistivity, and net sand thickness were estimated in the different wells. The Horizons corresponding to the top of the aquifers was mapped, and time and depth structured maps were generated for structural analysis and volumetric estimations. The risk of CO2 leakages through sealing layers (cap rocks) was evaluated in terms of caprock integrity and pore pressure sealing mechanism. Results of the study showed that four aquifers, namely, L20, N30, M40, and P50, are laterally extensive across the five wells and have thicknesses that range from 14 to 352 m. The individual CO2 storage capacity of L20, M30, N40, and P50 was estimated to be 6.97×1010, 1.48×1010, 7.78×109 and 1.49×1010 tons, respectively. The combined aquifer storage capacity was estimated to be 1.07×1011 tons. The sealing layers have low risk of CO2 leakages. The study concluded that the aquifers have good potential for CO2 storage and low risk of leakages. The study ranked L20 as the best among the four aquifers.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».