Exhaustive Review of CO<sub>2</sub> Sequestration in Depleted Hydrocarbon Reservoirs: Recent Advances, Challenges and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Aging or depleted hydrocarbon reservoirs (AHRs or DHRs) represent a promising alternative for CO 2 geo-sequestration compared to other geological formations, owing to their distinctive characteristics and the availability of pre-existing infrastructure. However, large-scale deployment faces complex, multidimensional challenges that require ongoing research to ensure optimal efficiency and safety. Despite notable progress in understanding the technical processes, significant techno-economic barriers remain. To overcome these obstacles, it is essential to adopt a critical and holistic analysis of existing studies while also exploring innovative approaches. Most recent reviews, though contributing significantly, have focused on specific aspects of CO 2 storage in these reservoirs, neglecting a systemic and multidimensional approach that integrates these various challenges into a single analysis. This fragmented approach leaves a gap in the literature, which may result in an incomplete understanding of the complex interactions between different factors, reducing the effectiveness of proposed solutions and limiting the ability to anticipate long-term impacts on the safety and sustainability of sequestration systems. Additionally, the rapid evolution of technology and scientific knowledge necessitates a constant update of studies related to sequestration in DHRs. Incorporating the latest technological innovations and methodological approaches is crucial to optimizing carbon capture and storage (CCS) processes, enhancing long-term safety, and adapting reservoir management strategies to increasing environmental and economic constraints. This review aims to address these gaps by providing a critical, comprehensive, and multidimensional analysis of recent advances while identifying persistent challenges. The integration of technical, economic, and environmental dimensions into a unified perspective offers a strategic global vision essential for guiding future research and supporting industrial applications. Furthermore, synthesizing the most recent developments and highlighting areas requiring further investigation, this study outlines a strategic roadmap for optimizing CO 2 sequestration in AHRs and DHRs, offering crucial insights for both research and industrial innovation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».