Hypergravity experiments on meter-scale porous media flow for geological carbon sequestration
Notice bibliographique
Résumé
Reducing atmospheric CO2, the main driver of global warming, is essential for climate sustainability. Geological storage offers a promising solution for large-scale, long-term sequestration; however, challenges remain in predicting subsurface CO2 behavior and tracking its migration underground. Laboratory-scale experiments that replicate subsurface storage conditions provide valuable benchmarks for validating numerical simulations. This study investigated CO2 migration using a geotechnical centrifuge at 50 G. The setup combined a pH-sensitive solution for visualization and a 12-sensor array for pressure monitoring during injection. Multilevel pressure data and image sequences were analyzed across early, middle, and late stages of the test. The early period was marked by a pressure increase associated with CO2 entry into the sample. Afterwards, the injection rate was adjusted to 2 ml/min, and a gas cap formed, followed by continuous CO2 vertical and lateral migration. During the mid-stage (5 ml/min), flank pressure declined by 0.07–0.08 kPa/s, while the drop in the central sensors was approximately 0.11 kPa/s. At a later period (10 ml/min), gravity-driven instabilities developed, followed by a second gas cap, and the pressure beneath seal $$\:S₁$$ increased from 81 to 108 kPa, followed by a dissolution-induced drop to approximately 92 kPa as the CO2 plume advanced into fault-bounded zones. Dimensionless numbers were used to assess flow regimes and transport mechanisms, as well as to evaluate model-to-prototype scaling laws across the test periods. These findings demonstrate the potential of centrifuge-based hypergravity experiments for CO2 sequestration research and provide quantitative datasets for benchmarking and validating numerical simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».