Correlation/Prediction of CO2 Solubility in Single-Salt and Multi-Salt Brines Using PR EOS Incorporated With Modified Alpha Functions and BIP Correlations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate prediction of CO2 solubility in brine is of high significance for carbon capture, utilization, and storage (CCUS); however, no generalized methodology has been made available to successfully tackle such a technical challenge. In this study, a pragmatic and robust technique has been developed and generalized to correlate the CO2 solubility in single-salt brines using the Peng-Robinson equation of state (PR EOS) together with the modified alpha functions and binary interaction parameter (BIP) correlations. A comprehensive CO2 solubility database is firstly built to cover a large range of temperatures, pressures, salt concentrations, while five different salts (i.e., NaCl, KCl, CaCl2, MgCl2, and Na2SO4) are involved. By integrating with the modified alpha functions and BIP correlations, such a generalized model is found to yield an average absolute relative deviation (AARD) of 5.24%, 5.82%, 7.64%, 6.04%, and 4.61% for the correlated CO2 solubility in the aforementioned five single-salt brines, respectively. Compared with the existing correlations, the PR EOS-based model is better than the existing OLI, SP 2010, and DS 2006 models but only slightly inferior to the PSUCO2 model under certain conditions. By combining a new BIP correlation, the newly proposed model has been extended to predict the CO2 solubility in multi-salt brines with an AARD of 7.21%. In addition to its simplicity and high accuracy, this new model can be used to not only determine other physical properties including density, enthalpy, and interfacial tension of CO2-brine systems, but seamlessly integrate with any reservoir simulators, allowing for accurately evaluating and predicting performance of CO2 enhanced oil recovery and storage capacity under various conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».