Analysis of the Japanese Depleted Gas Fields’ Prospect for Underground Hydrogen Storage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A method for reducing power peak is to store hydrogen (H2) underground in depleted gas reservoirs (hereafter UHS). In contrast to alternative solutions, like salt caverns or aquifers, the availability of depleted gas reservoirs gives a greater storage capacity. But choosing the right gas field for the UHS and carrying it out are tricky. As a result, the goal of this work is to characterize the UHS in the chosen field and rank Japanese gas fields for it. To begin with, we ranked and screened potential H2 storage locations in Japan using the Analytical Hierarchy Process (AHP). The best locations for UHS, according to our calculations using the AHP approach, are Sekihara, Kumoide, Katakai, Nakajo, Kubiki, Shiunji, Iwafune-oki (gas), and Minami-Nagaoka. These fields’ high flow capacity, depth, current reservoir pressure, and dip angle are the causes of their elevated position. Then, based on a volumetric reservoir, we studied the H2 injection, storage, and withdrawal capacity at the chosen site in the Niigata Prefecture using the CMG reservoir simulator. For the first time in Japan, this work offers a framework for evaluating and ranking potential depleted gas reservoirs as a UHS option. It also includes a reservoir simulation study to comprehend the impact of various parameters such as hysteresis trapping, number of injection and withdrawal cycles, and type of cushion gas on the efficiency of H2 storage and withdrawal in a volumetric gas reservoir.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».