Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Cheng, Ch.-L." wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Impact of the capillary pressure-saturation pore-size distribution parameter on geological carbon sequestration estimates
Autorzy:
Cheng, Ch.-L.
Perfect, E.
Yu, T. E.
Gragg, M. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91981.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
geological carbon sequestration
numerical modeling
capillary pressure
saturation
cost estimate
geologiczna sekwestracja węgla
modelowanie numeryczne
ciśnienie kapilarne
nasycenie
szacowanie kosztów
Opis:
Cost estimates for geologic carbon sequestration (GCS) are vital for policy and decision makers evaluating carbon capture and storage strategies. Numerical models are often used in feasibility studies for the different stages of carbon injection and redistribution. Knowledge of the capillary pressure-saturation function for a selected storage rock unit is essential in applications used for simulating multiphase fluid flow and transport. However, the parameters describing these functions (e.g. the van Genuchten m pore size distribution parameter) are often not measured or neglected compared to other physical properties such as porosity and intrinsic permeability. In addition, the use of average instead of point estimates of m for numerical simulations of flow and transport can result in significant errors, especially in the case of coarse-grained sediments and fractured rocks. Such erroneous predictions can pose great risks and challenges to decision-making. We present a comparison of numerical simulation results based on average and point estimates of the van Genuchten m parameter for different porous media. Forward numerical simulations using the STOMP code were employed to illustrate the magnitudes of the differences in carbon sequestration predictions resulting from the use of height-averaged instead of point parameters. The model predictions were converted into cost estimates and the results indicate that varying m values in GCS modeling can cause cost differences of up to hundreds of millions dollars.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2017, 16, 3; 67-72
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies