Phase Behavior Modeling for Carbon Dioxide/Brine Mixtures Using PR EOS and Huron-Vidal Mixing Rule
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurately predicting CO2 solubility in saline aquifers is very important for CO2 capture and storage. A reliable and accurate thermodynamic model is needed to predict the phase equilibrium of the CO2+brine systems over a wide range of temperature, pressure, and molality. In this study, a cubic-EOS-based thermodynamic model is presented to predict the phase equilibrium of CO2+brine mixtures. Peng-Robinson equation of state and Huron-Vidal mixing rule are applied to predict the phase behavior of CO2+brine systems containing salt species including NaCl, KCl, CaCl2, and MgCl2. Binary interaction parameters for specific CO2+single-salt+H2O systems are established as functions of temperature and salt molality. To investigate the impact of multiple salts mixtures on CO2 solubility in brine solutions, the model is extended to CO2+mixed-salt+H2O systems under the practical geological conditions (273–550K, 0–800 bar, 0–6 mol/kg). PR EOS with a modified BIP model in the HV mixing rule is implemented to capture the phase compositions in vapor-liquid equilibria (VLE). The collected experimental data are used to determine the optimal BIP model. Comparison of the experimental data and the computed data indicates that the average absolute deviation (AAD) in reproducing the CO2 concentration in the mixed-salt brine is 0.0015. Compared to other state-of-the-art models in the literature, the new model can more accurately predict the VLE of CO2+brine systems over a large temperature, pressure, and molality range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».