A workflow for estimating injection pressure limits for CO2 storage: A reservoir-geomechanical analysis of a candidate site in the German North Sea sector
Notice bibliographique
Résumé
Geological carbon capture and storage (CCS) in saline formations is seen as a plausible short-term solution to reduce atmospheric carbon dioxide (CO₂) concentrations and mitigate climate change. Besides storage capacity, largely determined by pore space within a geological trap, the maximum allowable pressure in the storage formation represents a major limitation for geological CO₂ storage. This study, therefore, addresses the hydromechanical aspects of geological CO₂ storage by developing an integrated workflow to determine site-specific injection pressure limits and applying it to a potential storage site in the German North Sea sector. The workflow ensures consistency between reservoir flow and geomechanical models by automatically extracting near-wellbore geomechanical domains from the large-scale model. For a vertical well, the site-specific injection pressure limit is estimated at 17.9 MPa/km, governed by tensile failure in the storage formation. Within the cap rock, the limit increases to 28.6 MPa/km, providing a large margin of safety and enabling higher injection rates. A horizontal well configuration yields a slightly higher limit of 19.7 MPa/km, due to the larger well-reservoir contact area and improved pressure dissipation. The derived pressure limits are subsequently implemented in a large-scale dynamic simulation to verify workflow performance and assess formation integrity. Results indicate that injection rates of approximately 1.7 Mt CO₂ per year per vertical well can be sustained over 30 years, with reservoir overpressure and the corresponding stress states strongly dependent on the hydraulic setting of the reservoir. Importantly, injection-induced stresses and thus the probability of fracture formation decreases rapidly after CO₂ injection ends.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».