Study on CCS source-sink matching and its cluster deployment in multi-type geological bodies in Anhui Province of China
Notice bibliographique
Résumé
Scientific and reasonable source-sink matching is an important basis for the site selection of CCUS (i.e., Carbon capture, utilization and storage) cluster deployment project. In this study, deep saltwater layer, depleted oil and gas reservoir and unrecoverable coal field in Anhui province are the research objects. Firstly, the evaluation methods of CO 2 storage potential of multi-type geological bodies are discussed, respectively. Secondly, the methods of source-sink matching of CCS and its pipe network optimization are discussed. Then the application schemes of CCS source-sink matching and its cluster deployment are established. The results show that the cumulative CO 2 emissions of 27 active coal-fired power plants in Anhui province are nearly one trillion tons during the 30-year planning period. The geological storage potential of CO 2 is 899.08 × 10 8 t, and the deep saltwater layer has absolute storage advantage. After the optimization, the total amount of CO 2 stored in saltwater layer is 9198.72 million tons, and the cumulative planning pipeline is 684.37 km, which requires a cumulative capital of 5.20*10 11 $, and pipeline planning and accumulated capital can save 67.19% of pipeline length and 26.01% of total capital, respectively. The CCS cluster deployment in Anhui province can focus on Huaibei coalfield, Huainan coalfield, Hefei metropolitan area, and Yangtze River Economic Belt, and should give full play to the advantages of saltwater layer layout. Demonstration projects should be built in clusters to simplify the overall layout of CCS pipe network. Connecting C23 and C25, C27 and C10, and C18 and C13 can connect the four CCS cluster deployment areas in Anhui province into a whole. This study can provide theoretical support for the cluster deployment and demonstration project implementation of CCS in Anhui province.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».