Assessment of Storage Efficiency Factor of Deep Saline Aquifers Using Early 500 Ktonnes of Injected CO2 at the Aquistore CCS Site
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimation of effective storage capacity of the subsurface formations is currently one of the main technical and financial challenges for the Carbon Capture and Storage (CCS) industry. This factor indicates that not all available pore space will be accessible for CO2 storage. Even within accessible pore spaces, complete saturation with CO2 might not occur. This paper presents the evolution of storage efficiency factor during CO2 injection into a hyper-saline clastic formation. Values of storage efficiency factor were estimated based on 8 years of CO2 injection at Aquistore. Aquistore, the storage component of the Boundary Dam CCS project in Canada, aims to address the practical aspects of injecting large scale CO2 into a 3.4 km deep aquifer. The process involved analyzing CO2 injection data and employing multiple realizations of reservoir simulations that were calibrated to the time-lapse seismic surveys. We used the USDOE static storage estimation methodology for each geological layer in addition to the whole saline system and compared the results with dynamic CO2 storage efficiency from Aquistore. Multiple detailed geological and property models were derived from well logs and core analysis at Aquistore. Reservoir simulation cases were constructed for both the storage formations and the overlying caprock to explore the impacts of geology, trapping mechanisms, and injection schemes on storage efficiency. A wide range of time-dependent storage efficiency values were determined for each geological layer through history matching the flow simulation models to the Aquistore injection history in addition to the CO2 plume propagation determined from multiple 4D seismic data. The impacts of assumed degree of uncertainty in geologic and flow properties were considered on the overall storage efficiency factor. The estimation was highly affected by cutoff parameters to delineate the net thickness of the storage formations as well as the averaging technique used for petrophysical properties, especially in the case of multi-perforated zones. Lastly, the evolution of effective storage efficiency was discussed in the context of cold CO2 injection where non-isothermal localized fracturing, salt precipitation, and multiphase conditions could affect the early CO2 injectivity. Utilizing actual field data of over 500 ktonnes CO2 injection from the Aquistore CCS project is an asset to storage efficiency and capacity estimations. Our results provide a better understanding of evolution of storage efficiency factor in saline aquifers, offering valuable insights into the long-term prospects of geological CO2 storage projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».