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Enregistrement W4403628846 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.177065

A parallel compositional reservoir simulator for large-scale CO2 geological storage modeling and assessment

2024· article· en· W4403628846 sur OpenAlexaff
Chaojie Di, Yizheng Wei, Kun Wang, Benjieming Liu, Peng Deng, Zhe Sun, Xuantong Lei, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensVirtual Materials Group (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReservoir simulationScale (ratio)Computer sciencePetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Storing CO 2 in deep aquifers and depleted gas reservoirs is an effective way to achieve carbon neutrality. However, the numerical simulation of CO 2 storage in these formations is challenging due to the complexity of gases-brine systems. The number of gas species included in the gases-brine fluid models of existing simulators cannot meet the rapidly evolving CO 2 sequestration scenarios. To address this intricate issue, we developed a three-dimensional fully implicit parallel CO 2 geological storage simulator (PRSI-CGCS) on distributed-memory computers based on our in-house parallel platform. This simulator uses a compositional fluid model with a diverse range of gas species, including CO 2 , C 1 ~ C 3 , N 2 , H 2 S, as well as newly added gases H 2 and O 2 , which may be encountered in geological CO 2 storages. Besides, we provide more suitable scaling factors for different gases in the stability analysis bypassing (SAB) method to accelerate the gases-brine phase equilibrium calculations. PRSI-CGCS does not incorporate energy conservation equations, and salt precipitation or dissolution is also not considered. Numerical experiments show that our simulator is scalable, robust and validated to simulate large-scale CO 2 storage problems with hundreds of millions of grid blocks on a parallel supercomputer cluster. Besides, after our modification on scaling factors, the SAB method can reduce the number of stability analyses by 61.39 % to 88.71 %, thereby reducing simulation time. Furthermore, case studies indicate that injecting O 2 and H 2 along with CO 2 reduces the stability or capacity of CO 2 storage and increases the pressure required for injection. However, this impact is not significant when the impurity content is less than 10 %. • Develop a novel parallel CO 2 geological storage (GCS) simulator • A more diverse gases-brine fluid model for GCS simulation • Applied stability bypassing method to gases-brine fluid model • Demonstrate a competitive parallel computing efficiency compared to other simulators • Provide a detailed workflow of numerical simulator development for other GCS researchers

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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