[논문 리뷰] The FluidFlower International Benchmark Study: Process, Modeling Results, and Comparison to Experimental Data

Bernd Flemisch, Jan M. Nordbotten외 31명|arXiv (Cornell University)|2023. 02. 09.

Reservoir Engineering and Simulation Methods인용 수 11

한 줄 요약

이 연구는 9개 그룹 간의 이중 맹 예측 연습을 조정하고 예측을 FluidFlower 실험과 비교하여 지질학적 탄소 저장 모델링을 실험실 벤치마크에 대해 검증합니다.

ABSTRACT

Successful deployment of geological carbon storage (GCS) requires an extensive use of reservoir simulators for screening, ranking and optimization of storage sites. However, the time scales of GCS are such that no sufficient long-term data is available yet to validate the simulators against. As a consequence, there is currently no solid basis for assessing the quality with which the dynamics of large-scale GCS operations can be forecasted. To meet this knowledge gap, we have conducted a major GCS validation benchmark study. To achieve reasonable time scales, a laboratory-size geological storage formation was constructed (the "FluidFlower"), forming the basis for both the experimental and computational work. A validation experiment consisting of repeated GCS operations was conducted in the FluidFlower, providing what we define as the true physical dynamics for this system. Nine different research groups from around the world provided forecasts, both individually and collaboratively, based on a detailed physical and petrophysical characterization of the FluidFlower sands. The major contribution of this paper is a report and discussion of the results of the validation benchmark study, complemented by a description of the benchmarking process and the participating computational models. The forecasts from the participating groups are compared to each other and to the experimental data by means of various indicative qualitative and quantitative measures. By this, we provide a detailed assessment of the capabilities of reservoir simulators and their users to capture both the injection and post-injection dynamics of the GCS operations.

연구 동기 및 목표

• 물리적 벤치마크(FluidFlower)를 사용하여 지질 탄소 저장에 대한 저장소 시뮬레이터의 예측 능력을 평가한다.
• 실험 데이터에 대한 예측의 재현성 및 정확도를 정량화하기 위해 이중 맹 예측 연습을 제공한다.
• 벤치마킹 프로세스, 참여 모델, 평가 지표를 설명하여 모델 개발과 불확실성에 정보를 제공한다.

제안 방법

• 벤치마킹 프레이워크 내에서 검증(validation)과 확인(verification) 및 보정(calibration)을 설명한다.
• 여섯 가지 모래 유형, 단층(faults) 및 CO2 주입 실험을 포함한 FluidFlower 실험 설정을 설명한다.
• 일반 SRQ와 표준화된 공간/시간 출력물을 사용하여 아홉 개 그룹의 예측을 수집하고 비교한다.
• 밀집 맵(CO2 포화도 및 농도)과 시계열 SRQ(총 CO2 질량, 압력, 상 구성, 대류)를 사용한다.
• 결과 간 질량 정규화를 다루면서 공간 분포를 비교하기 위해 Wasserstein 지표를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 FluidFlower 벤치마크에 대해 서로 다른 그룹의 예측이 얼마나 유사한가요?
• RQ2 다수의 SRQ를 통해 예측 결과가 실험 FluidFlower 데이터와 얼마나 잘 일치하는가?
• RQ3 예측된 CO2 플룸, 용해 및 대류에서 주요 차이의 원천은 무엇인가요?
• RQ4 동기화 단계에서 그룹이 예측을 업데이트할 때 예측의 재현성은 어느 정도인가요?

주요 결과

• 특정 조건에서 예측은 일반적으로 유사한 플럼 모양을 보이지만 용해 속도와 단층 구역에 대한 CO2 도달 범위에서 차이가 나타나며 이는 서로 다른 constitutive relations와 격자 해상도 차이를 반영합니다.
• Wasserstein 거리 분석은 공간적 차이를 정량화하며 일부 그룹(Heriot-Watt, Stanford)은 용해 거동이 다르다는 이유로 더 큰 거리를 보입니다.
• 대부분의 그룹에서 주입 후 총 CO2 질량은 대략 일정하게 유지되나 도메인을 벗어나거나 수치적 효과로 인한 편차가 있습니다.
• 상자 A와 B에서의 대류 및 위상 점유는 서로 다른 모압 관계와 격자 의존적 용해 급증에 의해 그룹 간에 상당한 변동성을 보입니다.
• 시간에 따른 압력 반응은 대체로 비슷하지만 조기 시점 근처의 주입 관련 압력 급등이 눈에 띄는 그룹이 몇 군데 있습니다.