Development of a predictive model for carbon dioxide sequestration in deep saline carbonate aquifers
Karbondioksitin derin tuzlu karbonat akiferlere depolanması için tahmini modelin geliştirilmesi
- Tez No: 255813
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT AKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 218
Özet
Derin tuzlu akiferler her tortul havzada bulunmasına ve geniş depolamakapasiteleri olmasına rağmen, nadir araştırma alanları olduğu için çok azözellikleri bilinmektedir. Ayrıca, derin tuzlu akiferlere CO2 depolama amaçlıyapılan birçok deney ve modelleme çalışmaları kumtaşı formasyonları ileilgilidir. Bu çalışmanın amacı, derin tuzlu karbonat akiferlerin depolamakapasitelerinin bulunabilmesi için bir tahmini modelin oluşturulmasıdır. Bumodeli oluşturmak için CO2 depolama kapasitelerini etkileyen değişkenler vedeğişken aralıkları literatürden tespit edilmiştir. Bu değişkenler kayaçözellikleri (gözeneklilik, geçirgenlik, yatay/dikey geçirgenlik oranı), akışkanözellikleri (indirgenemez su doygunluğu, gaz geçirgenliğinin son noktası,Corey su ve Corey gaz katsayıları), reaksiyon özellikleri (ileri ve gerireaksiyon hızı), akifer özellikleri (derinlik, basınç gradyanı, sıcaklık gradyanı,formasyon eğim açısı, tuzluluk), difüzyon katsayısı, Kozeny-Carmankatsayısıdır. Gözenek hacmi sıkıştırılabilirliği ve tuzlu suyun özkütlesi gibidiğer değişkenler literatürden bulunan korelâsyonlardan hesaplanmıştır. Tümolasılıkları göz önünde bulundurmak için Latin Hiperküp Uzaysal DağılımTasarım yöntemi kullanılarak 100 modelleme çalışması hazırlanmış ve CMGSTARS kullanılarak modelleme yapılmıştır. Derin tuzlu karbonat akiferlerinCO2 depolama kapasitesini hesaplamak için literatürden bulunan değişkenlerve model sonuçları kullanılarak en küçük kareler metodu ile doğrusalkorelâsyon katsayısı 0.81 olan bir korelâsyon elde edilmiştir. Izgarabloklarının boyutları arttırılarak sayısal dağılım etkisi incelenmiştir. Izgarablok boyutları 250 ft'den (76 m) 750 ft'e (228 m) arttırıldığında korelâsyonkatsayısının 0.77'ye düştüğü görülmüştür. Ayrıca hassasiyet analizi yapılarakhangi değişkenin akifer CO2 depolama kapasitesini nasıl etkilediğiincelenmiştir. Hassasiyet analizi depolama kapasitesini etkileyen en önemlideğişkenin derinlik olduğunu göstermiştir, çünkü formasyon basıncı ileçatlatma basıncı arasındaki fark derinlikle artmaktadır. Ayrıca, CO2 depolamamekanizmaları 300 yıllık modelleme sonrası incelenmiş ve enjekte edilenCO2 gazının büyük bir kısmının (%90 kadar) formasyon suyunda çözündüğüve ihmal edilebilecek bir kısmının da karbonat ile tepkimeye girdiğigörülmüştür. Bu sonuç hassasiyet analizi sonuçları ile uyumludur; çünkü CO2çözünürlüğünü etkileyen değişkenlerin akiferlerin CO2 depolama kapasiteleriüzerinde daha çok etkisi bulunmaktadır. Derin tuzlu karbonat akiferlerin CO2depolama kapasitesini hesaplamak için boyutsuz doğrusal ve doğrusalolmayan tahmini modeller oluşturulmuştur ve en iyi boyutsuz tahmini modelindoğrusal akifer hacminden bağımsız olan tahmini model olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Although deep saline aquifers are found in all sedimentary basins and providevery large storage capacities, a little is known about them because they arerarely a target for the exploration. Furthermore, nearly all the experimentsand simulations made for CO2 sequestration in deep salineaquifers are related to the sandstone formations. The aim of this study is tocreate a predictive model to estimate the CO2 storage capacity of the deepsaline carbonate aquifers since a little is known about them. To create a predictivemodel, the variables which affect the CO2 storage capacity andtheir ranges are determined from published literature data. They are rock properties(porosity, permeability, vertical to horizontal permeability ratio), fluid properties(irreducible water saturation, gas permeability end point, Corey water and gascoefficients), reaction properties (forward and backwardreaction rates) and reservoir properties (depth, pressure gradient, temperaturegradient, formation dip angle, salinity), diffusion coefficient and Kozeny-CarmanCoefficient. Other parameters such as pore volume compressibility and density ofbrine are calculated from correlations found in literature. To cover all possibilities,Latin Hypercube Space Filling Design is used to construct 100 simulation cases andCMG STARS is used for simulation runs. By using least squares method, a linearcorrelation is found to calculate CO2 storage capacity of the deep saline carbonateaquifers with a correlation coefficient 0.81 by using variables found from literatureand simulation results. Numerical dispersion effects have been considered by increasingthe grid dimensions. It has been found that correlation coefficient decreased to 0.77when the grid size was increased from 250 ft to 750 ft. The sensitivity analysis showspressure and fracture pressure increases with depth. Also, CO2 storage mechanisms areinvestigated at the end of 300 years of simulation. Most of the gas (up to 90%) injectedinto formation dissolves into the formation water and negligible amount of CO2 reacts withcarbonate. This result is consistent with sensitivity analysis results since the variablesaffecting the solubility of CO2 in brine have greater affect on storage capacity of aquifers. Dimensionless linear and nonlinear predictive models are constructed toestimate the CO2 storage capacity of all deep saline carbonate aquifers andit is found that the best dimensionless predictive model is linear one independentof bulk volume of the aquifer.
Benzer Tezler
- Development of heat rejection prediction methodology for selection of cooling elements in diesel engines
Dizel motorlarda soğutma elemanlarının seçimi için ısı atımı tahmin metodolojisinin geliştirilmesi
EMRE EPGÜZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR
DR. EMRE ÖZGÜL
- Elektrik pano yangınlarına karşı nesnelerin interneti destekli algılama sisteminin geliştirilmesi
Development of an internet of things supported detection system against electric panel fires
MUHAMMED FATİH PEKŞEN
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Anabilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Kağıt makinası bilgisayarla kontrolu
Computer aided control of paper machine
BÜLENT VURGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. KEMAL SARIOĞLU
- Machine learning analysis of biofuels using published data
Yayınlanmış veriler ile biyoyakıtların makine öğrenimi analizi
AHMET COŞGUN
Doktora
İngilizce
2024
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM
- Kentsel atıksu arıtma tesisi anaerobik çamur çürütücülerinin dinamik proses modelleme yaklaşımı ile analizi
Analysis with dynamic process modeling approach of anaerobic sludge digesters of the urban wastewater treatment plant
KERİM EKİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL