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Enregistrement W7162300057 · doi:10.3997/2214-4609.202510890

The Transport Mechanism of CO2 Underground Storage Considering the Rock Compressibility

2025· article· W7162300057 sur OpenAlexaff
Z. Min, T. Jizhou, S. Zhe, Z. Huojian, C. Jiasong, Z. Shijie, A. Mengke

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)CompressibilityWork (physics)Mathematical model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The underground storage of carbon dioxide (CO2) in deep geological formations is a critical technology for mitigating climate change by reducing atmospheric CO2 levels. This study investigates the transport mechanisms of CO2 during underground sequestration, with a particular focus on the role of rock compressibility in influencing storage efficiency and long-term containment. We present a mathematical model that incorporates the compressibility of both the CO2 phase and the surrounding rock matrix, as well as the interaction between the both. The model addresses the coupled processes of CO2 injection, migration, and pressure build-up within the reservoir, highlighting the importance of rock compaction in altering porosity, permeability, and fluid flow dynamics. Numerical simulations are used to assess the impact of rock compressibility on CO2 plume behaviour, pressure evolution, and storage capacity. Results show that compressibility significantly affects the rate of CO2 migration and the overall effectiveness of storage, with implications for optimal injection strategies and long-term monitoring. This work provides a more accurate framework for predicting the fate of CO2 in underground storage sites and for enhancing the design and management of CO2 sequestration projects.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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Résumé présentoui

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