New flow simulation framework for underground hydrogen storage modelling considering microbial and geochemical reactions
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of hydrogen as an energy source relies on efficient large-scale storage techniques. Underground Hydrogen Storage (UHS) is a promising solution to balance the gap between renewable energy production and constant energy demand. UHS employs geological structures like salt caverns, depleted reservoirs, or aquifers for hydrogen storage, enabling long-term and scalable storage capacity. Therefore, robust and reliable predictive tools are essential to assess the risks associated with geological hydrogen storage. This paper presents a novel reactive transport model called “Underground Gas Flow simulAtions with Coupled bio-geochemical reacTions” or “UGFACT”, designed for various gas injection processes, accounting for geochemical and microbial reactions. The flow module and geochemical reactions in the UGFACT model were verified against two commercial reservoir simulators, E300 and CMG-GEM, showing excellent agreement in fluid flow variables and geochemical behaviour. A major step forward of this model is to integrate flow dynamics, geochemical reactions and microbial activity. UGFACT was used to conduct a simple storage cycle in a 1D geometry across three different reservoirs, each with different mineralogies and water compositions: Bentheimer sandstone, Berea sandstone, and Grey Berea sandstone, under three microbial conditions (“No Reaction”, “Moderate Rate”, “High Rate”). The findings suggest that Bentheimer sandstone and Berea sandstone sites may experience severe effects from ongoing microbial and geochemical reactions, whereas Grey Berea sandstone shows no significant H 2 loss. Additionally, the model predicts that under the high-rate microbial conditions, the hydrogen consumption rate can reach to as much as 11 mmol of H 2 per kilogram of water per day ( m m o l / k g · d a y ) driven by methanogenesis and acetogenesis.
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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 | 0,000 | 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 ».