MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408499459 · doi:10.1038/s41598-024-82831-8

Study on CCS source-sink matching and its cluster deployment in multi-type geological bodies in Anhui Province of China

2025· article· en· W4408499459 sur OpenAlexaff
Huihuang Fang, Chengchuan Gu, Kang Ye, Shua Yu

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Anhui Province
Mots-clésSink (geography)Software deploymentEnvironmental sciencePipeline transportMining engineeringGeologyComputer scienceEnvironmental engineeringGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,359

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetCO2 Sequestration and Geologic InteractionsTravaux en français237 207