Simulation of bench-scale CO2 injection using a coupled continuum-discrete approach
Notice bibliographique
Résumé
Unintended releases of CO 2 from carbon capture and storage operations presents the risk of atmospheric emissions and groundwater or surface water quality impacts. Given the potential impacts, it is valuable to have tools capable of predicting groundwater concentrations and likely pathways of CO 2 migration in the subsurface. Traditional multiphase flow models struggle to simulate the discontinuous flow expected at leakage sites. This work applied a coupled continuum-discrete model, ET-MIP, to simulate a bench-scale injection of CO 2 . Results demonstrate the capability of ET-MIP to accurately capture gas fingering behaviour, and the complexity of multicomponent mass transfer observed in the experiment. Simulations were computationally efficient, allowing for the use of multiple displacement pressure realizations. CO 2 migration in the subsurface was shown to be sensitive to mass transfer, as i) increased groundwater velocity can dissolve leaked CO 2 prior to reaching the surface and ii) background dissolved gases in the subsurface can impact the rate of upwards gas movement, gas distribution, and the composition and persistence of the gas phase. The sensitivity to mass transfer suggests it may be preferable to monitor for low-solubility gases in the source mixture rather than CO 2 . These findings are applicable to other gases in the subsurface, such as hydrogen or methane migrating from geoenergy wells. • Unintended CO 2 releases from CCS present risk of atmospheric and water impacts. • Coupled continuum-discrete model (ET-MIP) simulated bench-scale CO 2 injection. • ET-MIP was able to accurately model gaseous and aqueous CO 2 migration. • Monitoring low-solubility gases is preferable to CO 2 , due to mass transfer dynamics. • Appearance of gas in subsurface may not indicate CO 2 presence due to mass transfer.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».