Marine CSEM synthetic study to assess the detection of CO2 escape and saturation changes within a submarine chimney connected to a CO2 storage site
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Carbon capture and storage (CCS) within sealed geological formations is an essential strategy to reduce global greenhouse gas emissions, the primary goal of the 2015 United Nations Paris Agreement. Large-scale commercial development of geological CO2 storage requires high-resolution remote sensing methods to monitor CO2 migration during/after injection. A geological formation containing a CO2 phase in its pore space commonly exhibits higher electrical resistivity than brine-saturated (background) sediments. Here, we explore the added value of the marine controlled-source electromagnetic (CSEM) method as an additional and relevant geophysical tool to monitor moderate to significant changes in CO2 saturation within a fluid conduit breaking through the seal of a CCS injection reservoir, using a suite of synthetic studies. Our 2-D CSEM synthetic models simulate various geological scenarios incorporating the main structural features and stratigraphy of two North Sea sites, the Scanner Pockmark and the Sleipner CCS site. Our results show significant differentiation of leakage through the seal with CO2 saturation ($S_{{\rm CO}_2}$) ranging between 20 and 50 per cent, while our rock physics model predicts that detection below 20 per cent would be challenging for CSEM alone. However, we are able to detect with our 2-D inversion models the effects of saturation with 10 and 20 per cent CO2 within a chimney with 10 per cent porosity. We demonstrate that simultaneous inversion of Ey and Ez synthetic electric field data facilitates a sharper delineation of a CO2 saturated chimney structure within the seal, whereas Ez synthetic data present higher sensitivity than Ey to $S_{{\rm CO}_2}$ variation, demonstrating the importance of acquiring the full 3-D electric field. This study illustrates the value of incorporating CSEM into measurement, monitoring and verification strategies for optimal operation of marine CCS sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».