[論文レビュー] The FluidFlower International Benchmark Study: Process, Modeling Results, and Comparison to Experimental Data

Bernd Flemisch, Jan M. Nordbotten+31 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2023

Reservoir Engineering and Simulation Methods被引用数 11

ひとこと要約

この研究は、9グループによるダブルブラインド予測演習を調整し、 FluidFlower 実験と比較することで地質学的炭素貯蔵モデリングを実験室ベンチマークに対して検証します。

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.

研究の動機と目的

• 地質学的炭素貯蔵のリザーバサマレータの予測技能を物理的ベンチマーク（FluidFlower）を用いて評価する。
• 実験データに対する予測の再現性と精度を定量化するダブルブラインド予測演習を提供する。
• ベンチマーキング過程、参加モデル、および評価指標を説明し、モデル開発と不確実性に情報を提供する。

提案手法

• ベンチマーキング枠組み内での validation、verification、calibration の違いを説明する。
• FluidFlower 実験設定は六種の砂タイプ、断層、およびCO2注入実験を含むことを説明する。
• 共通SRQと標準化された空間・時間出力を用いて9グループの予測を収集・比較する。
• CO2飽和度と濃度の密なマップと時系列SRQs（総CO2質量、圧力、相組成、対流）を使用する。
• Wasserstein距離を用いて空間分布を比較し、結果間の質量正規化を処理する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FluidFlowerベンチマークに対して、異なるグループ間の予測はどれほど類似しているか？
• RQ2 複数のSRQにわたって予測結果が実験FluidFlowerデータにどの程度一致するか？
• RQ3 予測されたCO2プルーム、溶解、対流の主要な相違点の原因は何か？
• RQ4 同期フェーズでグループが予測を更新した場合の予測の再現性は？

主な発見

• 特定の条件下で予測は概ね類似した plume（プルーム）形状を示すが、溶解速度と断層域へのCO2到達には差があり、構成関係と格子分解の違いを反映している。
• Wasserstein距離分析は空間的な不一致を定量化する。いくつかのグループ（Heriot-Watt、Stanford）は溶解挙動の違いにより距離が大きい。
• 総CO2質量は多くのグループで注入後おおむね一定だが、域を離れる質量や数値効果による逸脱がある。
• ボックスAとBの対流と相占有には、毛細管圧力関係の違いと格子依存の溶解バーストに起因する、グループ間で著しいばらつきが見られる。
• 時間的な圧力応答は概ね類似しているが、初期の時期には注入に起因する圧力の逸脱を示すグループが数件ある。