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Enregistrement W4412060212 · doi:10.1016/j.fuel.2025.136122

Pore-scale numerical modeling of transport kinetics for CCUS-EOR and carbon cycling in offshore–onshore integrated energy system

2025· article· en· W4412060212 sur OpenAlexaff
Lufei Bi, Jing Li, Yiqi Zhang, Lijun Min, Renfeng Yan, Lijun Zhan, Nan Yang, Shenglai Yang, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueFuel · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development ProgramNational Key Research and Development Program of ChinaChina University of Petroleum, Beijing
Mots-clésCyclingSubmarine pipelineEnhanced oil recoveryScale (ratio)Environmental scienceCarbon fibersKineticsPetroleum engineeringMaterials scienceGeologyGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A GAN-assisted pore-scale model was developed under the OOIES framework to reveal CCUS-EOR and carbon cycling mechanisms. • Bidirectional gas–oil diffusion and dynamic interfacial tension were incorporated to simulate impure CO 2 flooding. • Molecular and thermal diffusion effects on fluid compositions were comprehensively accounted for. Driven by decarbonization initiatives, Offshore-Onshore Integrated Energy Systems (OOIES) demonstrate significant emission reduction potential by achieving carbon cycle closure through the integration of onshore carbon source replenishment, offshore resource synergy, and associated gas reinjection. Therefore, this study constructs a fully coupled 3D pore-scale model for OOIES framework, integrating multiphase flow, multicomponent transport, convection, and diffusion. The model tracks multiphase interfaces while accounting for bidirectional mass transfer and displacement-sequestration behaviors between gas and liquid phases. It investigates the behavioral characteristics of impure CO 2 and the Carbon Dioxide Capture, Enhanced Oil Recovery (EOR)-Utilization and Storage (CCUS-EOR) mechanisms under varying reinjection gas compositions, temperature gradients, and wettability conditions. The results indicate that increasing the concentration of impurity gases simultaneously intensifies viscous fingering and increases interfacial tension, thereby reducing oil displacement efficiency and CO 2 dissolution trapping effectiveness. Temperature gradients exhibit a dual effect: while thermal diffusion enhances oil recovery in narrow pore channels, interfacial accumulation of heavy hydrocarbons inhibits displacement in larger pores, ultimately weakening the overall sequestration performance. Conversely, the large contact surface area formed in strongly oil-wet environments provides favorable conditions for CO 2 dissolution trapping. This work reveals the core transport mechanisms of the OOIES at the microscale, providing scientific insights for offshore-onshore energy hubs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,506

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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Résumé présentoui

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