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Enregistrement W4392590195 · doi:10.5194/egusphere-egu24-362

Towards net-zero: assessing the carbon storage potential of onshore saline aquifers in Brazil

2024· preprint· en· W4392590195 sur OpenAlexaff
Francyne Bochi do Amarante, Juliano Küchle, Maurício Barcelos Haag

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferSalineZero (linguistics)Carbon sequestrationEnvironmental scienceNet (polyhedron)Carbon fibersCarbon capture and storage (timeline)Petroleum engineeringWater resource managementHydrology (agriculture)Natural resource economicsGeologyBusinessGeotechnical engineeringGroundwaterComputer scienceMathematicsEconomicsClimate changeCarbon dioxideBiologyEcologyOceanographyPhilosophyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming poses a major challenge that humanity will face during the 21st century, requiring a significant reduction in anthropogenic CO2 emissions to mitigate the escalating global temperature. Several governments worldwide, including Brazil, have committed to achieving net-zero CO2 emissions by 2050, which will be impossible without Carbon Capture, Utilisation and Storage (CCUS) deployment. Ranked 12th globally in CO2 emissions (and 1st in South America), Brazil is in the early stages of studying CCUS. At present, CCUS efforts in the country primarily revolve around enhanced oil recovery, with limited exploration of CO2 injection in alternative geological settings. A total of 31 sedimentary basins span Brazilian territory, encompassing an area of approximately 6.4 million km2, 75% of which is situated onshore. The potential for CO2 storage in saline aquifers is gaining attention globally, proving a successful and effective approach in various sites. In this work we combine the available surface (geological maps, roads, and gas pipelines) and subsurface data (seismic lines and borehole data) to assess the logistics and feasibility of utilizing saline formations in onshore intracratonic basins as CO2 sinks, aiming to enable Brazil to reach net-zero CO2 emissions by 2050. Previous studies indicate that the Parnaíba, São Francisco, Amazonas, and Paraná basins present saline formations with favorable characteristics for CO2 injection, such as adequate depths, porosity, and permeability. Building upon prior research, we introduce the onshore portion of Espírito Santo Basin to the list of potential sinks, where the target saline aquifer is the pre-salt Mucuri Formation. Results show that greenhouse gases emissions from industrial processes are notably higher in the southeast region of Brazil. Within this region, two formations exhibit considerable potential for carbon sequestration in saline aquifers: (i) the Mucuri Formation, located in the onshore Espírito Santo Basin, reaching 350 m of thickness and shallowest depths of about 950 m, and (ii) the Rio Bonito Formation, in the proximities of the São Paulo state, with over 100 m of thickness and shallowest depths of about 650 m. For large-scale projects, CO2 transport in the region can be accomplished using the available infrastructure and the available gas pipelines, while smaller-scale research projects can utilize trucks, rail, and ships. Brazil's untapped potential for CCUS presents a unique funding opportunity from the private sector, marking a crucial step toward sustainable and impactful climate action.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,297 · 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
Publié2024
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