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Enregistrement W4399160790 · doi:10.3997/2214-4609.202410433

Dynamic Rock Typing and Two-Phase Flow Characterization for CO2-Brine Systems in Carbon Capture and Storage (CCS)

2024· article· en· W4399160790 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Nur Ali Akbar, R. Myhr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelative permeabilityGeologyPermeability (electromagnetism)ImbibitionPetroleum engineeringCapillary pressureAquiferReservoir engineeringReservoir modelingSupercritical fluidGeotechnical engineeringPetrologyPorous mediumGroundwaterChemistryPorosityMembranePetroleum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This study provides a novel perspective on the generation of dynamic reservoir rock types within the supercritical CO2-brine system. It achieves this by utilizing relative permeability data and seamlessly integrating it into advanced 3D numerical reservoir simulations. Drawing on 22 sandstone core plugs from potential CO2 storage aquifers in Alberta, Canada, the study employs a novel rock typing methodology utilizing pore geometry and structure (PGS) along with the True Effective Mobility (TEM) function. This comprehensive approach characterizes multi-phase fluid flow properties in rocks, leading to the establishment of four rock groups based on pore geometry and structure relationships. The results demonstrate clear groupings of similar TEM-function curves, reflecting the relative permeabilities of both brine and CO2 during drainage and imbibition. Averaged relative permeability curves derived from the TEM-function reveal unique multi-phase fluid behavior within each rock group, observed in 3D numerical simulations. The novelty of combining PGS rock typing and TEM-function analysis lies in its efficacy in grouping capillary pressure and relative permeability data, ensuring high consistency and minimized overlap in each rock type. This approach not only offers a valuable alternative for averaging relative permeability data but also presents a streamlined solution to reduce uncertainty in dynamic reservoir modeling.

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)0,000
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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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Résumé présentoui

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