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Enregistrement W4415172020 · doi:10.2118/227930-ms

Durability of Well Cement Systems in Carbon Capture and Storage: Insights into Long-Term Carbonation Under Supercritical CO2 and CO2-Saturated-Brine Exposure

2025· article· en· W4415172020 sur OpenAlexaff
Yang Liu, Ke Hu, Ergün Kuru, Hongyang Li, Zhi‐Qing Lin, S.S. Iremonger, Gunnar DeBruijn

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationCementSupercritical fluidBrineCarbonatationBrittlenessDurability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the long-term integrity of well cements exposed to supercritical CO2 (SC-CO2) and SC-CO2-saturated brine (NaCl) solution for Carbon Capture and Storage (CCS) applications. By analyzing the correlation between cement composition, carbonation patterns, and mechanical properties, the research aims to demonstrate how exposure environments affect cement chemically and physically. Findings will provide information towards the design of durable cement formulations to enhance long-term zonal isolation in CCS application. Two cement systems - Class G (G), Class G with fly ash (GF) – are exposed to SC-CO2 and CO2-saturated brine at 70°C (158°F) and 28 MPa (4,060 psi) up to 6 months. Post-exposure characterization includes phenolphthalein tests, XRD, TGA, X-ray microscopy (XRM), permeability measurements, Vickers hardness testing, and uniaxial compressive strength measurements. These methods link mineralogical changes, microstructural alteration, flowability assessment and mechanical performance, providing insights into carbonation mechanisms and long-term cement integrity assessment under simulated downhole CCS conditions. High-portlandite cement (G) under SC-CO2 exposure demonstrates a competing mechanism between carbonation and CO2 diffusion. The rapid carbonation near the exposure surface forms CaCO3, which blocks pores and restricts further CO2 diffusion. Meanwhile, continuing CO2 diffusion through remaining pathways drives more carbonation. This competing process results in a distinct multi-layer structure. While carbonation increases density and hardness, it raises integrity concerns due to the formation of brittle layers. Low-portlandite systems (GF) shows uniform carbonation throughout, maintaining structural integrity. The transport mechanism in CO2-brine exposure is different. CO2 dissolves in brine to form carbonic acid, which then moves into the pores. Carbonation rates is slower than SC-CO2 exposure because CO2 concentration is lower in brine. This slower carbonation results in lower levels of CaCO3 formation and deep penetration of CO2-brine solutions into the cement matrix. Consequently, both G and GF cement in CO2-brine shows uniform carbonation with lower hardness increment when compared to SC-CO2 exposure samples. Permeability remains low in both cement systems despite structure and chemical alteration, validating cement’s sealing capacity within test duration. In conclusion, cement composition affects carbonation mechanisms - high portlandite content drives stratified carbonation, while well engineered blend system with fly ash enables uniform carbonation. This study provides a systematic comparison of cement carbonation mechanisms under both SC-CO2 and CO2-brine exposure over extended durations (up to 6 months). By correlating the results of chemical, physical, direct, and indirect techniques, the research reveals environment specific carbonation mechanisms. These findings contribute to the understanding of the long-term performance of well cement systems in CCS applications, offering the pathway for optimizing cement designs and derisking well construction for CO2 storage.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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