Geomechanical effects of co2 storage in geological structures: two case studies
Notice bibliographique
Résumé
Storage of CO2 in subsurface can assist to mitigate CO2 emission without extensively interfering with industrial activity and development. The main reason for geological storage to trap CO2 underground for a long time. However, the injection of CO2 may compromise the sealing characteristics of the caprock and, consequently, the containment of the underground CO2 storage unit as well. For instance, the injection of CO2 into a reservoir resulted in pore pressure and temperature changes leading to deformation and stress changes in the injection target and the rocks that surround it. These changes can influence the hydraulic integrity of the geological storage. The potential hazards could then impose different environmental, health, safety, and economic risks. Therefore, the geomechanical assessment of caprock integrity is critical for the storage of carbon dioxide. This research reviewed two different cases of underground CO2 storage in Canada and the workflows used for the assessment of geomechanical effects of CO2 injection on caprock integrity. It reviewed the processes of data collection, geomechanical characterization, and fluid flow modeling. These reviews highlighted the significance of geomechanical characterization and the fact that it is faced with significance challenges that could be addressed by data integration and geostatistical analysis. These reviewed studies implemented both analytical and numerical geomechanical models. While analytical models seem to be great choices for preliminary geomechanical analysis, numerical models are also necessary for a more detailed analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».