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Enregistrement W4403636494 · doi:10.1186/s40517-024-00317-2

Controls of low injectivity caused by interaction of reservoir and clogging processes in a sedimentary geothermal aquifer (Mezőberény, Hungary)

2024· article· en· W4403636494 sur OpenAlexfundno aff
Ábel Markó, Maren Brehme, Daniele Pedretti, Günter Zimmermann, Ernst Huenges

Notice bibliographique

RevueGeothermal Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Formations and Processes Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationMinistero dell'Università e della RicercaEidgenössische Technische Hochschule ZürichHorizon 2020 Framework ProgrammeEnergi SimulationEötvös Loránd TudományegyetemNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalEuropean CommissionDipartimenti di Eccellenza
Mots-clésAquiferGeothermal gradientGeologyPetroleum engineeringCloggingSedimentary rockGeochemistryPetrologyHydrology (agriculture)GeomorphologyGroundwaterGeotechnical engineeringGeophysicsGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low injectivity is often experienced in geothermal doublets installed in sandstone reservoirs. This even led to a shutdown of the Mezőberény (Hungary) geothermal site. An on-site campaign was carried out in January 2021 to prepare a stimulation aiming to enhance the transmissivity of the sedimentary reservoir and the near-wellbore zone of this site. Previous studies have concluded that insufficient injectivity may be linked to a high skin effect in the near well-bore zone and pore clogging in combination with the low net sandstone content of the fluvio-deltaic reservoir. A chemical soft stimulation based on the injection of hydrochloric acid (HCl) was successfully used to unclog and recover the well injectivity. Despite such empirical evidence, the geochemical mechanisms leading to both, detrimental formation of clogging and the HCl-driven transmissivity restoration, have not yet been elucidated. This work presents the results of a novel analysis aiming at (a) predicting the dominant type of clogging forming in the near-well bore zone; (b) quantifying the drop in hydraulic conductivity as clogging occurs; and (c) supporting the optimization of the HCl dosage during the chemical soft stimulation. The study is supported by new experimental datasets never presented before from the Mezőberény site and a geochemical model set-up simulating the main mechanisms involved in the clogging and unclogging processes. It is concluded that the biofilm formation was the dominant, while the precipitation of calcite and amorphous ferrihydrite—later reduced to magnetite by microbes—was the secondary clogging mechanism: In the long-term (yearly scale) simulating the hydraulic conductivity showed a decline with forming scales; therefore, biofilm was presumably responsible for the experienced rapid (1 month) clogging. When modelling the chemical stimulation, the estimated amount of precipitated minerals was dissolved already with 2.5 mol of HCl per liter of water (~ 10 m/m%). Therefore, the 20 m/m% of HCl chosen during the field campaign might had a beneficial effect dissolving the potentially higher amount of scaling and/or the carbonate minerals of the matrix near the wellbore. Overall, it is concluded that the chemical and the microbial analyses together with the geochemical model were critical to tailor the remediation attempts and to propose further development or reconstruction of the surface system before going into operation to prevent recurrent impairments. Our findings highlight the importance of interactions of various clogging mechanisms with each other as well as with the reservoir processes and provide approaches to tackle the issue of injectivity drop by characterizing and quantifying their effects.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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