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Enregistrement W4297496148 · doi:10.1144/sp528-2022-66

Underground energy-related product storage and sequestration: site characterization, risk analysis and monitoring

2022· article· en· W4297496148 sur OpenAlexaff
Richard A. Schultz, Sherilyn Williams‐Stroud, Birgit Horváth, John Wickens, Heike Bernhardt, Wenzhuo Cao, Paolo Capuano, Thomas Dewers, Raven A. Goswick, Qinghua Lei, Mark McClure, Umesh Prasad, Brandon Schwartz, Haitao Yu, S. Voegeli, Qi Zhao

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaHong Kong Polytechnic UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésContainment (computer programming)Risk analysis (engineering)Environmental scienceComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a high-level overview of site characterization, risk analysis and monitoring priorities for underground energy-related product storage or sequestration facilities. The siting of an underground storage or sequestration facility depends on several important factors beginning with the area of review. Collection of all existing and available records and data from within the rock volume, including potential vulnerabilities such as prior containment issues, proximity to infrastructure and/or population centres, must be evaluated. Baselining of natural processes before storage or sequestration operations begin provides the basis for assessing the effects of storage or sequestration on the surroundings. These initial investigations include geological, geophysical and geochemical analyses of the suitability of the geological host rock and environs for storage or sequestration. A risk analysis identifies and evaluates threats and hazards, the potential impact should they develop into unwanted circumstances or events and the consequences to the facility should any of them occur. This forms the basis for framing effective mitigation measures. A comprehensive monitoring programme that may include downhole well surveillance, observation wells, geochemical sampling and well testing ensures that the facility operates as designed and that unforeseen issues, such as product migration or loss of integrity, can be identified and mitigated. In addition to these technical issues, human factors and public perception of a project are a critical part of the site characterization, construction and operational phases of a project. Despite differences between underground storage and sequestration, the characterization, risk analysis and monitoring approaches that were developed for underground natural gas storage or for carbon dioxide sequestration could be used for underground storage or sequestration of any type of energy-related product. Recommendations from this work include: (1) develop an industry-standard evaluation protocol (workflow) for the evaluation of salt beds, saline aquifers, depleted hydrocarbon reservoirs, underground mines and cased wellbores for potential underground storage or sequestration development beyond those in use today; and (2) develop an industry-wide collaborative process whereby incident and near-miss data related to underground storage or sequestration operations can be reported, documented and shared for use in refining risk analysis modelling.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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