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Enregistrement W4415171713 · doi:10.2118/228064-ms

Research on CO2 Emission and Sequestration in the Development of Low-Maturity Shale

2025· article· en· W4415171713 sur OpenAlexaff
Weibing Tian, Jian Hou, Yongge Liu, Bei Wei, Qingjun Du, Keliu Wu, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleCarbon sequestrationElectric heatingVolume (thermodynamics)Shale oilFossil fuelGlobal warmingChinaLead (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, low-maturity shale resources are abundant in reserves. Both the United States and China have developed oil shale resources with relatively shallow burial depths, and China is now conducting the development of low-maturity shale resources with greater burial depths. Once technical and theoretical breakthroughs are achieved, low-maturity shale resources are expected to become an important strategic replacement resource. However, during the development process, in addition to oil, natural gas, and water, a large amount of CO2 is generated, and some is even produced along with production, which increases global carbon emission pressure and is not conducive to mitigating climate change. Maximizing the in-situ sequestration of generated CO2 underground is one of the key issues that must be considered in future low-maturity shale development. Based on the traditional electric heating development method, this study proposes a development model combining high-temperature CO2 injection with electric heating by re-injecting emitted CO2 underground, and clarifies the CO2 emission and sequestration capacity using numerical simulation methods. The results show that: the electric heating method has a good short-term heating effect but a limited sweeping range; the high-temperature CO2 injection method can achieve long-term and large-scale thermal sweeping, which is favorable to the in-situ conversion. Through CO2 re-injection, a net-zero CO2 emissions in the in-situ conversion process is achieved. With the increase in heating time, the CO2 emission rate shows a trend of first increasing and then decreasing, while the sequestration efficiency gradually decreases. After 5.5 years of heating, under standard conditions, the cumulative emission volume is 76.1 million cubic meters, and the sequestration volume is 457 million cubic meters, with a sequestration efficiency of 83.3%. This study reveals the laws of CO2 emission and sequestration during the development of low-maturity shale, realizes net-zero CO2 emissions, and is of great significance to global carbon emission and sequestration as well as mitigating global climate change.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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 savante0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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