Subsurface storage capacity in structural traps in underexplored sedimentary basins: hydrogen (H <sub>2</sub> ) and carbon dioxide (CO <sub>2</sub> ) storage on the Irish Atlantic margin
Notice bibliographique
Résumé
Methodologies for storage assessment developed for basins with dense data coverage are typically not optimally applicable to underexplored sedimentary basins. To address this, a methodology and workflow for storage assessment in underexplored basins is presented which uses existing datasets to identify structural traps and populate a Fluid-in-Place equation which can be used for a variety of gases including CO 2 and H 2 . This is then applied to the Irish Atlantic margin; Jurassic, Triassic and Carboniferous reservoirs are investigated to understand their reservoir quality and extent, and related seals. Structural trap types are described and the theoretical capacities of three candidate sites with varying data coverage are calculated. The results highlight the potential for underexplored sedimentary basins on the Irish Atlantic margin to support offshore renewable energy projects and reduce Ireland's CO 2 emissions. This workflow is applicable to a variety of underexplored sedimentary basins and emphasizes the utility of legacy hydrocarbon datasets for early-stage subsurface storage assessment. Other aspects of energy storage are also discussed, including anthropogenic salt caverns, other candidate reservoir–seal pairs, and the potential for collaborative infrastructure development with CO 2 emitters and renewable energy projects.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».