Estimating Sustainable Long-Term Fluid Disposal Rates in the Alberta Basin
Notice bibliographique
Résumé
Reliable regional-scale permeability data and minimum sustained injectivity rate estimates are key parameters required to mitigate economic risk in the site selection, design, and development of commercial-scale carbon sequestration projects, but are seldom available. We used extensive publicly available disposal well data from over 4000 disposal wells to assess and history-match regional permeability estimates and provide the frequency distribution for disposal well injection rates in each of 66 disposal formations in the Alberta Basin. We then used core data and laboratory analyses from over 3000 cores to construct 3D geological, geomechanical and petrophysical models for 22 of these disposal formations. We subsequently used these models and the history-matched regional permeability estimates to conduct coupled geomechanical and reservoir simulation modeling (using the ResFrac™, Palo Alto, CA, USA, numerical simulator) to assess: (i) well performance in each formation when injecting carbon dioxide for a 20-year period; (ii) carbon dioxide saturation and reservoir response at the end of the 20-year injection period; (iii) reliability of our simulated rates compared to an actual commercial sequestration project. We found that: (i) the injection rate from our simulations closely matched actual performance of the commercial case; (ii) only 7 of the 22 disposal formations analyzed appeared capable of supporting carbon dioxide injectors operating at greater than 200,000 tons per year/well; (iii) three of these formations could support injectors operating at rates comparable to the successful commercial-scale case; (iv) carbon dioxide presence and a formation pressure increase of at least 25% above pre-injection pressure can be expected at the boundaries of the (12 km × 12 km) model domain at the end of 20 years of injection.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».