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Enregistrement W4323654529 · doi:10.2118/212799-ms

Feasibility of Carbon Storage in Kirby Depleted Shallow Gas Fields: A Numerical and Statistical Analysis

2023· article· en· W4323654529 sur OpenAlexaffabout
Xiaolong Peng, Zhuoheng Chen, Fanhua Zeng, Wanju Yuan, Jiangyuan Yao, Kezhen Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of ReginaGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEnvironmental scienceNatural gas fieldDrillingFossil fuelEnergy storageCarbon capture and storage (timeline)Hydrology (agriculture)GeologyNatural gasGeotechnical engineeringEngineeringWaste managementMechanical engineeringClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current screening criteria excluded shallow formations (depth < 800 m) from the desirable CO2 geological storage sites. However, in the Athabasca oil sands area of northeast Alberta, shallow gas reservoirs have at least 500 Mt storage potential and are close to many large emitters in Alberta. This study uses Kirby gas fields as an example and examines the suitability of shallow gas reservoirs as CO2 storage sites from leaking risks associated with engineering aspects. First, the storage systems characterized by five parameters were built based on a statistical analysis of 210 gas pools in the Kirby field. Second, to capture uncertainties, 270 cases were simulated to represent the sealing-layer performances. The results were then analyzed statistically, where an information-entropy-based regression tree was generated to rank the relative importance of the parameters and leaking risk level. Third, the storage systems with multi-sealing layers were modeled to examine the effective drainage area, injectivity, and storage capacity under different drilling and injection schemes. Finally, the potential issues of carbon storage in depleted shallow gas fields were addressed. Our study suggests that the CO2 storage potential and carbon-neutral benefits of the shallow gas reservoir in the Athabasca oil sands area are underestimated for the low-carbon energy transition. The results found that the regression tree allows for screening parameters effectively for selecting storage sites from the shallow gas pools and revealed that the permeability of the sealing layers is more important than the seal thickness. For CO2 storage in shallow formations, the minimum requirements of the seal (especially for the caprock) under the safe injection pressure range are a permeability of less than 0.001 mD and a thickness higher than 35 m. Due to key characteristics of shallow gas reservoirs (high permeability and thin reservoir layers), the CO2 plume behaviors are significantly different from reported CO2 storages in desirable deep formations. The CO2 plume will spread rapidly in all directions of the reservoirs and reaches the maximum capacity quickly. A low well density of the CO2 injection network (< 0.39 wells/km2) is sufficient for CO2 storage in shallow depleted gas reservoirs. Compared to the single-layer injection scheme, the multi-layer injection can relieve the early leaking risks of the mid-sealing layers and increase the injection rate to nearly 1 Mt CO2 per year. The short project life resulting from the high injection rate and small storage capacity in each gas pool makes the CCS projects of shallow reservoirs in NE Alberta more suitable for transporting CO2 using tankers or repurposing the old pipelines nearby. It also makes the small (~64.7 E4m2) to medium gas reservoirs (259 E4m2) with excellent top seals the desirable candidates of CO2 storage for small companies when the carbon tax reaches $170/ton in 2030. A novel workflow with an effective assessment methodology for selecting CO2 storage sites from shallow gas pools has been proposed. The results can assist geoscientists in reducing uncertainty on the estimate of CO2 capacity storage and provide practical guidance on site selection for the pre-feasibility study of CO2 storage in shallow formations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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