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Enregistrement W4412475052 · doi:10.1186/s40517-025-00358-1

Modified cyclic SCCO2 injection for energy recovery and thermal breakthrough mitigation in Saskatchewan geothermal reservoirs

2025· article· en· W4412475052 sur OpenAlexafffundabout
Runzhi Li, Xue Bai, Na Jia, Gang Zhao, Ezeddin Shirif

Notice bibliographique

RevueGeothermal Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesMitacsPetroleum Technology Research CentreUniversity of Regina
Mots-clésGeothermal gradientThermalGeothermal energyEnvironmental sciencePetroleum engineeringComputer scienceGeologyMeteorologyGeophysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geothermal energy is a promising solution to meet the increasing global energy demand while mitigate climate change. In recent years, the utilization of carbon dioxide (CO2), especially supercritical CO2 (SCCO2), for geothermal energy recovery has attracted increasing attention. This study introduces and simulates a modified cyclic SCCO2 injection method for geothermal energy recovery, marking the first exploration of its kind. We analyzed the SCCO2 injection process under various well patterns and injection modes, comparing the cumulative energy recovery performance of cyclic and continuous injection across different models. Our findings revealed that the original reservoir dominates the initial energy production until the SCCO2 breakthrough. After the breakthrough, cyclic injection should be utilized to enhance energy production, with higher heat extraction efficiency and the mitigation of the thermal breakthrough effect. In addition, our findings suggest that an optimal combination of cyclic and continuous injection can leverage the advantages of both strategies. Through further optimization, modified cyclic SCCO2 injection method enhances energy production, achieving up to a 59% improvement in cumulative energy production (4.155E14J) and a 200% increase in NPV ($600,000) compared to baseline scenarios, with higher heat extraction efficiency and mitigation of thermal breakthrough effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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