Carbon Capture and Storage in the Alberta Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of countries worldwide have made commitments in recent years to reduce emissions with the goal of limiting global temperature increases to 1.5-2 °C. Carbon capture and storage (CCS) is capable of significantly reducing anthropogenic carbon dioxide (CO2) emissions and is an important tool in the effort to mitigate climate change. The ability of CCS to sequester emissions at a large scale makes it suitable to particularly emission-intensive sectors, such as the oil and gas sector in Canada. Many factors must be considered holistically to ensure the long-term success of large-scale CCS, such as the availability of emission sources, the design of a CO2 transportation network, the availability and capacity of suitable storage sites, the long-term fate of the injected CO2, the economic viability of the system, and the overall policy environment. Previous studies have considered these factors in demonstrating the viability of CCS in Alberta but have not done so holistically. We take a holistic approach in designing a large-scale integrated CCS system which includes CO2 capture from a hub of 10 large oil sands emitters, transport via a pipeline network, and permanent sequestration in the Nisku and Wabamun saline formations. We use a logistic model to forecast long-term oil sands hydrocarbon production and annual emissions, and ensure that all of the capturable emissions can be stored safely without exceeding pressure limits by modeling the long-term pressure evolution. The injected CO2 will be fully trapped in 6100-11000 years without migrating past the minimum storage depth. We calculate the capital expenditures for the pipeline and injection well components of the system and show that the amount of funding required is reasonable under the umbrella of federal infrastructure funding. This provides a comprehensive framework to ensure the long-term success of future CCS projects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».