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Enregistrement W4407824275 · doi:10.1002/9781394356294.ch18

Evaluation of CO <sub>2</sub> Storage Potential in the Deep Mannville Coals of Alberta

2025· other· en· W4407824275 sur OpenAlexafffundabout
Yun Yang, Christopher R. Clarkson, Michael S. Blinderman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensBP (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésGeochemistryGeologyMining engineeringEarth scienceEnvironmental scienceMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep unmineable coal seams are a promising geologic sink in which to store CO 2 permanently, providing a potential pathway to achieving a net-zero emission future. Unlike other porous sedimentary formations (i.e., sandstone) where structural trapping is the dominant storage mechanism, the primary storage mechanism in coal is gas adsorption. Importantly, CO 2 adsorbs onto coal to a greater degree than other typical natural gas components, including CH 4 , providing tremendous retention capacity for carbon sequestration. However, a significant challenge to the long-term injection of CO 2 into coal seams is the loss of injectivity and permeability associated with the adsorption-induced matrix swelling effect. In this study, the results of a field demonstration (pilot) of CO 2 sequestration in the deep Mannville coals of Alberta are provided. The pilot consists of a vertical injection well, used to inject water (pre-CO 2 ) and CO 2 into the coals, and a closely spaced observation well, used to evaluate pressure responses (in the coal and bounding strata) and fluid compositions (in the coal) during injection. A reservoir simulation study was performed in order to guide pilot operations, history-match the pilot data, and predict CO 2 storage and potential migration. The numerical model was set up to include both coal and non-coal bounding strata (multi-layer model) in order to simulate CO 2 , natural gas, and water flow within the coal and to evaluate potential migration into bounding strata. The extended Langmuir model was employed to model the competitive adsorption behavior of CO 2 and CH 4 in the coal, and the Palmer–Higgs model was used to simulate the effect of geomechanical anisotropy, effective stress, and volumetric adsorption strain on permeability evolution during CO 2 injection. As a result, coal permeability was dynamically updated as a function of gas composition and pore pressure in the simulation model. Prior to the pilot demonstration, pre-field simulation results suggested that the operator-specified amount of CO 2 (~1,500 tonnes) can be safely injected into the target Mannville coal seam (at 1,500 m) in less than 7 days. The pre-field simulation model, populated with site-specific geologic information, provided critical guidance to operational design. The reservoir model was then calibrated to both pre-CO 2 water injection/falloff data and to CO 2 injection/falloff data obtained from the field pilot. Matching of the water injection/falloff data was used to derive critical reservoir properties, unaffected by CO 2 adsorption, such as permeability as a function stress. Furthermore, permeability anisotropy was quantified. Matching of the subsequent CO 2 injection/falloff data (a total of 1,512 tonnes was actually injected) was used to assess the impact of CO 2 on coal transport properties and to evaluate the CO 2 storage potential of the Mannville coal seam at the pilot site. Through this analysis, it was determined that injection could be conducted without a significant loss of injectivity and that the coal exhibited strong geomechanical anisotropy. This study successfully demonstrates the feasibility of CO 2 sequestration in the deep Mannville coals in the studied area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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