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地质存储的碳方法论更新
第3节：资格要求•扩展了碳存储地点的预先批准的司法管辖区清单，其中包括加拿大的三个省：艾伯塔省，萨斯喀彻温省和不列颠哥伦比亚省。•放松存储深度要求，以便在特定情况下允许浅存储。•澄清以包括证据的示例，以证明未回收碳氢化合物。•基线场景被完善，包括与转运物流和存储站点的重新利用/改造有关的子箱。基线场景的主要决定因素仍然是捕获操作。•与一般规则4.0一致，添加了对联合国可持续发展目标的积极影响的规则。•编辑了非双重计数规则，以更好地反映与ICVCM和《巴黎协定》第6条的一致性。•完善了生物量采购标准，包括扩大某些类别范围（废物）的范围以及对某些标准配方的校正。
基于差异进化的二氧化碳地质存储的注射速率的优化
摘要：CO 2地质存储是减少碳排放和温室效应的重要手段之一，它是地球科学研究的新兴领域。选择注射速率对CO 2存储容量有重要影响，并且受注射时间和施工条件的限制，因此选择速率的选择是一个复杂的优化问题。在本文中，基于动态计划计算的最佳注入站点用于注射模拟，基于碳固存的注入速率优化问题被转化为差异进化问题，并且通过不同的差异方法优化了该问题。在挪威Sleipner项目中的Utsira街区。在此基础上，研究了注射率对存储容量和泄漏的影响，并设计了不同注入率下的数值模拟。因此，它为CO 2地质存储中的注射率选择提供了理论指导。
实现净零排放的氢气地质储存
katriona.edlmann@ed.ac.uk • 英国和欧盟的大多数净零情景都包含氢气的贡献，这些情景到 2050 年将达到净零排放。 • 英国净零排放战略的情景建模表明，即使在高电气化情景中，到 2050 年也需要 240 TWh/y 的氢气，而对于包括供热氢气在内的高资源情景，氢气需求将上升至 500 TWh/y。 • 国家电网未来能源情景表明，即使在消费者转型情景（高电气化）中，到 2050 年也需要 113 TWh/y 的氢气，而对于包括供热氢气在内的系统转型情景，氢气需求将上升至 591 TWh/y。
美国地质调查局的Dreissenid贻贝研究
斑马贻贝（Dreissena Polymorpha）和Quagga贻贝（Dreissena ugensis或Dreissena roustriformis ugensis），统称为dreissenids，是东欧Ponto-Caspian地区的淡水贻贝。他们于1980年代后期到达伊利湖，可能是在跨波亚船的压载水中（McMahon，1996）。dreissenids可以在船只，电动机和拖车中生存几天的干燥条件。他们还搭便车上的水族馆植物，例如在PET和水族馆商店提供的苔藓球（美国地质调查局，2021年）。斑马贻贝是第一个到达并建立的人。存在两个物种的地方，Quagga贻贝经常取代斑马贻贝，因为它们更大。自入侵以来，斑马贻贝已经扩散到31个州和Quagga贻贝到18个州（美国地质调查局，2023年）。Bilge和Livewell水的娱乐船和运输船的压载水一直是传播的主要向量。
地质调查技术与碳储存
地质调查技术在优化可再生能源项目的选址和确定适合碳储存的地点以缓解气候变化方面发挥着至关重要的作用。本摘要概述了如何使用地质调查技术来实现这些目标。可再生能源开发，特别是太阳能和风能，需要仔细选择地点，以最大限度地提高能源生产效率并最大限度地减少对环境的影响。地质调查有助于评估地下地质、地形、土壤成分和水文条件等因素。这些调查有助于确定具有最佳风能或太阳能资源和适合基础设施建设的地质条件的合适地点。此外，地质调查对于确定适合碳储存的地点至关重要，碳储存是旨在减少温室气体排放的碳捕获和储存 (CCS) 技术的关键组成部分。地质构造，例如深层盐水层、枯竭的油气储层和不可开采的煤层，可作为捕获的二氧化碳 (CO 2 ) 的储存库。地质调查有助于描述这些地层的特征，以评估它们是否适合长期储存二氧化碳，同时考虑孔隙度、渗透性和密封完整性等因素。优化可再生能源项目和碳储存的选址需要全面了解地下地质和环境条件。先进的地质调查技术，如地震成像、遥感和地球物理调查，对于获取详细的地下数据至关重要。这些技术使科学家和工程师能够评估场地适宜性、评估风险并设计有效的缓解措施。总之，地质调查技术是优化可再生能源项目选址和确定合适的碳储存位置的宝贵工具。通过利用这些技术，利益相关者可以做出明智的决策，促进可持续能源发展并减轻气候变化的影响。
实现净零排放的氢气地质储存
➢ 储气筒由 7 个额定压力为 50 MPa 的罐组成 ➢ 每个储气筒可容纳 300 公斤氢气 ➢ 场地可扩大规模以满足需求： ➢ 1 英亩可容纳 136 个储气筒 = 1.35 GWh ➢ 自 2016 年以来，储气筒中的天然气储存设施已成功运行。 ➢ 氢气储存设施计划于 2025 年开放
具有控制注入性的地质碳存储的数字双胞胎
我们提出了用于地质碳存储（GCS）的不确定性数字双胞胎（DT），能够处理多模式的延时数据并控制CO 2注射率以减轻储层破裂风险。在GCS中，DT代表地下系统的虚拟复制品，这些系统结合了实时数据和先进的生成人工智能（Genai）技术，包括通过基于模拟的推理和顺序贝叶斯推断进行的neu-ral后部密度估计。这些方法可以有效地监视和控制CO 2存储项目，以应对地下复杂性，操作优化和降低风险等挑战。通过整合各种监测数据，例如地球物理井观测和成像地震，DT可以弥合看似不同的领域（如地球物理学和储层工程）之间的差距。此外，Genai的最新进展还促进了DT的原则不确定性定量。通过递归训练和推断，DT利用了模拟的当前样品，例如CO 2饱和度，与相应的地球物理场观测值配对以训练其神经网络，并在接收新的场数据时启用后取样。但是，它缺乏决策和控制能力，这对于完整的DT功能是必需的。本研究旨在证明DT如何为决策过程提供信息，以防止在CO 2存储操作期间瓶盖岩石断裂等风险。
使用基于替代模型的强化学习
注入温室气（例如二氧化碳）进入深层地下水库以进行永久存储，当注射诱导的应力超过关键阈值时，会无意中导致故障重新激活，Caprock破裂和温室气体泄漏。必须在注射过程中密切监测压力的演变和二氧化碳羽流的运动，以允许及时进行补救措施或快速调整存储设计。在注射过程的各个阶段提取预先存在的流体，称为压力管理，可以减轻相关的风险并减少环境影响。但是，确定最佳压力管理策略通常需要数千个模拟，从而使该过程计算出色。本文介绍了一种基于替代模型的新型强化学习方法，用于为地质二氧化碳隔离设计最佳的压力管理策略。我们的方法包括两个步骤。首先，通过嵌入到控制方法开发替代模型，该方法采用编码型转换结构来学习潜在或减小空间中的动力学。利用这种代理模型，利用强化学习来找到一种最大化经济利益的最佳策略，同时满足各种控制限制。加固学习代理人将获得潜在的状态表示，并立即为CO2隔离量身定制的奖励，并选择受预定义工程限制的实时控制，以最大程度地提高长期累积奖励。为了证明其有效性，该框架应用于将CO2注入盐水含水层的组成模拟模型。结果表明，我们基于替代模型的强化学习方法显着优化了CO2固相策略，与基线情景相比，经济增长显着。
在地质存储期间，理解，评估和补救从废弃的石油和天然气井中泄漏
关于作者：Digiulio博士是美国环境保护署的退休地球科学家。他已经进行了研究：从蓄水到地下水到地下水的漏水，产生的水，冷凝水和钻孔液的挥发性有机化合物的排放，水力破裂，地下甲烷和二氧化碳的碳化气（流动气体）的Indorface vapior sissurface vapior a Indorfer Froffore vapior vabierface in Indorface vapior sissurface vabiors in Indorface vabiors in Inderface vabiors in Indorface Vabiers（vapierface in Indorface Vabiers insuberface）污染地下水（污染地下水）。修复（土壤真空提取，生物电视），地下水采样方法，土壤气体采样方法，气体渗透性测试以及污染物在土壤中的溶质转运。他协助开发了EPA关于蒸气侵入的原始指南，以及EPA关于二氧化碳地质隔离的VI类规则。他曾是与石油和天然气开发有关的诉讼专家证人，在国家石油和天然气委员会对拟议法规之前作证，并在国会向国会作证，就石油和天然气开发对水资源的影响。他的咨询服务包括有关：流浪甲烷气体迁移，路易斯安那州的地质碳存储，在解决方案洞穴中存放天然气液体，在科罗拉多州的拟建石油和天然气法规，从俄亥俄州，爱达荷州和佛罗里达州的II类处置井中对地下水的水资源产生的油和天然气，沿俄亥俄州的水上运输，沿水，欧洲河水运输，欧洲河水运输，提议的河流运输公司的水上运输，供应欧洲河流，提议的运输公司的运输公司的运输业是源头的运输。怀俄明州，蒙大拿州和科罗拉多州的租赁。
利用太阳能热技术利用枯竭的油气储层和利用浅层储层的卡诺电池技术进行地质热能储存 (GeoTES)：预印本
摘要 地质热能存储 (GeoTES) 利用地下储层来存储和调度能源，以满足可以跨越整个季节的特定需求计划。能源输入可以有多种来源/形式；在本文中，我们研究了 1) 结合太阳能热混合和使用枯竭的油气储层的 GeoTES 技术，以及 2) 结合由过剩可再生电力充电的热泵和使用低温浅层储层的 GeoTES 技术。对于每种 GeoTES 技术，我们都会对候选储层进行适用性分析，开发初步的技术经济模型，并通过选定的案例研究验证该模型。本文概述了我们在关注主题上的技术进展，旨在促进 GeoTES 技术在未来能源市场中得到更广泛的接受。