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Enregistrement W4413558528 · doi:10.2118/225796-ms

Experimental Studies to Determine CO2 Storage Potential via Natural Adsorption in Shale Samples – A Proof-Of-Concept Study

2025· article· en· W4413558528 sur OpenAlexaboutno aff
Wan Muhammad Luqman Sazali, M. Z. Kashim, Chee Sheau Chien, Hasnol Hady Ismail, Sahriza Salwani Md Shah, Ahmad Faris Othman, Zainol Affendi Abu Bakar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProof of conceptOil shalePetroleum engineeringAdsorptionNatural (archaeology)Computer scienceBurden of proofNatural gasChemistryGeologyOrganic chemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With an increased interest in carbon capture and storage (CCS), many current studies focus on CO2 storage sites in depleted fields and saline aquifers. While these storage sites are promising with high-capacity storage, they are sometimes uneconomical due to the extended distance from the high CO2 fields. As shales are widely distributed with reduced risk for induced seismicity relative to CO2 storage, shale formations can be an alternative to the uneconomical storage sites. To unlock the storage potential of shale formation in Malaysia, experimental studies using actual samples are required. Shale samples from the Montney Formation are used for a proof-of-concept study since Malaysian shale samples can only be obtained later from field works. Samples from the Montney Formation in Western Canada were selected because the formation is known as unconventional hydrocarbon play with multiple hydrocarbon phases. A total of five samples underwent X-ray Diffraction analysis (XRD), where the bulk minerals and clay weight percentages were determined. Later, the same set of samples was analysed using a laser particle size analyser (LPSA) for grain size determination, followed by sorption analysis via accelerated surface area and porosimetry system to find out the samples’ specific surface area, pore size distribution, and adsorption quantities. Interestingly, the results showed that the samples are dominated by quartz and plagioclase, with only traces of clay minerals. The samples are also classified as siltstones because the silt content exceeded 60 % of the total grain size distribution. Nevertheless, we were able to prove relationships between adsorption capacity with mineralogy, grain size distribution, pressure, and specific surface area at the laboratory scale. The results from the proof-of-concept study are used as preliminary inputs for numerical modelling as part of upscaling efforts. Moving forward, we will replicate the analysis using Malaysian shale samples, with additional adsorption capacity experiments at varying temperature and pressure conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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
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Résumé présentoui

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