Practical Qualitative and Quantitative Models in Carbon Capture Utilization and Storage Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon Capture Utilization and Storage (CCUS) has been recognized as a tool to aid the decarbonisation of carbon heavy industries, with the storage of CO2 in the subsurface over geological timescales being a key component in the CCUS process chain. Assessing and managing the risks involved in subsurface storage of CO2 is required so decisions can be made about the design, operation, monitoring and acceptability of potential projects. As with existing industrial activities, a number of approaches exist for assessing risk ranging from purely qualitative approaches through to quantitative approaches. A structured, proportional risk assessment approach is proposed, aimed at identifying, analysing and evaluating the risk from a candidate subsurface store through a combination of qualitative and quantitative techniques to gain the most benefit. Development of a register of subsurface containment risks allows for the identification of scenarios of concern, which can be coupled with risk matrices to provide an estimation of the risk level together with its acceptability. More in depth qualitative techniques such as bowtie analysis encourage different disciplines to collaborate and enhance communication, both internally and externally, of the controls present for the most significant risks. The combination of bowties with a quantified, event tree-based model can allow for numerical determination of leakage probability and magnitude. Quantitative methods can therefore estimate insurance liabilities and allow comparison of options or with acceptance criteria. However, these assessments are underpinned by the quality of inputs. Given that the CCUS industry is still in its infancy, data surrounding event likelihoods and leak magnitudes, especially for geological leakage pathways, can have large amounts of associated uncertainty; this uncertainty must be taken into account when evaluated the overall acceptability of projects. Whilst both quantitative and qualitative methodologies for risk assessing subsurface CO2 storage have their advantages and disadvantages, it is when combined as part of a structured CCUS risk assessment approach that the most benefit is gained.
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 | 0,000 |
| 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 ».