論文の概要: Learning the Factors Controlling Mineralization for Geologic Carbon Sequestration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13451v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 22:11:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:42:08.076320
• Title: Learning the Factors Controlling Mineralization for Geologic Carbon Sequestration
• Title（参考訳）: 地質炭素隔離における鉱化制御因子の学習
• Authors: Aleksandra Pachalieva, Jeffrey D. Hyman, Daniel O'Malley, Hari Viswanathan, Gowri Srinivasan
• Abstract要約: 我々は3次元フラクチャーネットワーク内の流れおよび反応性輸送シミュレーションを行い、鉱物反応を制御する要因を学習する。 フラクチャーネットワークにおける様々な反応および破壊パラメータと石英の溶解への影響について検討した。 有限体積貯水池モデルとグラフに基づく手法を組み合わせて, 複雑なフラクチャーネットワークにおける反応性輸送の研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We perform a set of flow and reactive transport simulations within three-dimensional fracture networks to learn the factors controlling mineral reactions. CO$_2$ mineralization requires CO$_2$-laden water, dissolution of a mineral that then leads to precipitation of a CO$_2$-bearing mineral. Our discrete fracture networks (DFN) are partially filled with quartz that gradually dissolves until it reaches a quasi-steady state. At the end of the simulation, we measure the quartz remaining in each fracture within the domain. We observe that a small backbone of fracture exists, where the quartz is fully dissolved which leads to increased flow and transport. However, depending on the DFN topology and the rate of dissolution, we observe a large variability of these changes, which indicates an interplay between the fracture network structure and the impact of geochemical dissolution. In this work, we developed a machine learning framework to extract the important features that support mineralization in the form of dissolution. In addition, we use structural and topological features of the fracture network to predict the remaining quartz volume in quasi-steady state conditions. As a first step to characterizing carbon mineralization, we study dissolution with this framework. We studied a variety of reaction and fracture parameters and their impact on the dissolution of quartz in fracture networks. We found that the dissolution reaction rate constant of quartz and the distance to the flowing backbone in the fracture network are the two most important features that control the amount of quartz left in the system. For the first time, we use a combination of a finite-volume reservoir model and graph-based approach to study reactive transport in a complex fracture network to determine the key features that control dissolution.
• Abstract（参考訳）: 我々は3次元フラクチャーネットワーク内の流れおよび反応性輸送シミュレーションを行い、鉱物反応を制御する要因を学習する。 CO$2$の鉱化にはCO$2$の溶存水が必要であり、鉱石が溶存するとCO$2$の鉱石が沈殿する。 我々の離散破壊ネットワーク(DFN)は、準定常状態に達するまで徐々に溶解する石英で部分的に満たされている。 シミュレーションの最後には, 領域内の各フラクチャーに残存する石英を測定した。 我々は, クォーツが完全に溶解し, 流れと輸送が増大する小さな背骨が存在することを観察した。 しかし, dfnトポロジーと溶解速度によっては, 破壊ネットワーク構造と地球化学的溶解の影響との相互作用を示す大きな変動性が観察される。 本研究では,溶解の形で鉱化をサポートする重要な特徴を抽出するための機械学習フレームワークを開発した。 さらに, フラクチャーネットワークの構造的およびトポロジ的特徴を用いて, 準定常状態における残りのクォーツ体積を予測する。 炭素鉱化を特徴付けるための第一歩として, この枠組みによる溶解について検討する。 フラクチャーネットワークにおける様々な反応および破壊パラメータと石英の溶解への影響について検討した。 その結果, 石英の溶解反応速度定数とフラクチャーネットワーク内の流れバックボーンまでの距離は, 系内に残留する石英量を制御する2つの最も重要な特徴であることがわかった。 まず, 有限体積貯留層モデルとグラフモデルを組み合わせて, 複雑な破壊ネットワークにおける反応輸送の研究を行い, 溶解を制御する重要な特徴を明らかにした。

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