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Enregistrement W4387446747 · doi:10.2118/214806-ms

Risk Analysis on Geological and Geomechanical Uncertainties - Learnings from CO2 Sequestration Modelling of a Saline Aquifer in Central Alberta, Canada

2023· article· en· W4387446747 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoqi Wang, Mitchell Gillrie, Zan Chen, Suzy Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaprockGeomechanicsCarbon sequestrationPetroleum engineeringAquiferGeologyPermeability (electromagnetism)PlumeGeotechnical engineeringInjection wellPore water pressurePetrologyCarbon dioxideGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Government of Alberta has entered into evaluation agreements with 25 hubs to investigate permanent CO2 sequestration options, including deep saline aquifers. There is a rush of optimistic claims from numerous organizations on how much CO2 they are planning to dispose, yet it remains unclear how this will be achieved. In this study, practical models were constructed for the Basal Cambrian Sandstone (BCS) to evaluate its CO2 storage capacity from regulatory, geological and geomechanical perspectives. Field data was collected from the Quest carbon capture and sequestration (CCS) facility, operated since 2015. A geomechanics module, integrated with a dual-permeability fluid model, was utilized to investigate the input variables of the storage formation and associated caprock, such as permeability, Young's modulus, Poisson's ratio, and Biot coefficient, etc. Barton-Brandis model was adopted to investigate CO2 leakage paths through natural fractures in the caprock. An extensive history match was performed and forecast cases were conducted to assess CO2 plume migration, trapping mechanisms, and pressure distribution throughout the life span of the project and over one hundred years after shut-in of CO2 injection. The results have shown that the amount of CO2 disposal could be over four times the original designed capacity if the injection wells can be operated at maximized injection rate while still maintaining injection pressure below the regulated pressure limit. In addition, the CO2 storage potential can be significantly impacted by geological and geomechanical uncertainties, including ambiguities in structural and petrophysical interpretations, characterization of natural fractures, etc. For example, injection pressure that is higher than the minimal effective stress could lead to failure in the caprock. The changes of natural fracture permeabilities are modelled with the effective stress of surrounding rock matrix and the extent of CO2 leakage into the caprock is studied. The results showed that when reactivated, the natural fractures, especially those near the injectors, substantially increased the amount of CO2 leakage into the caprock. When this happens, it could potentially impose a risk to both storage capacity and safe containment of the sequestered CO2. Finally, proxy functions were developed for correlating the calculated CO2 storage capacity and risk factors. This provides a simplified analytical approach for further risk mitigation. This study performed a comprehensive quantification of regulatory, geological, and geomechanical risks in a CCS project with real-world data. It provides an exemplary workflow of risk assessment, both numerically and analytically, to guide exploration, planning, operations, and monitoring of future CCS projects.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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