MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378230884 · doi:10.3997/2214-4609.2023101449

Multiscale Stratigraphic Reservoir Characterization for Flow and Storage of CO2: Roadmap for Modelling and Quantitative Understanding

2023· article· en· W4378230884 sur OpenAlexfundno aff
Gary J. Hampson, Allard W. Martinius, Matthew D. Jackson, Samuel Krevor, J.E.A. Storms, Denis Voskov, Hadi Hajibeygi, S. Geiger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergi Simulation
Mots-clésWorkflowReservoir modelingComputer scienceRepresentation (politics)Temporal scalesCharacterization (materials science)Key (lock)Reservoir simulationGeologyData miningPetroleum engineeringDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This poster outlines a hierarchical, multiscale modelling approach that is adapted from proven hydrocarbon reservoir characterization workflows to determine which 3D sedimentological and stratigraphic heterogeneity types at which temporal and spatial scales and in which configurations are most important for successful long-term CO2 storage. The approach is particularly in saline aquifers that are data-poor but have the potential to store large CO2 volumes. It uses the Representative Element Volume (REV) concept and associated upscaling methodology to characterise sedimentological heterogeneity types, and it leverages novel modelling tools that facilitate rapid model construction and prototyping, geometrically accurate representation of key geological heterogeneities in models, and computationally efficient simulation of all CO2 trapping mechanisms over relevant spatial and temporal scales.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCO2 Sequestration and Geologic InteractionsTravaux en français237 207