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Recent Advances in Geological Storage: Trapping Mechanisms, Storage Sites, Projects, and Application of Machine Learning

更安全的 固碳 工作(物理) 环境科学 计算机科学 环境经济学 二氧化碳 工程类 化学 计算机安全 机械工程 有机化学 经济
作者
Nianyin Li,Wentao Feng,Jiajie Yu,Fei Chen,Qian Zhang,Shijie Zhu,Yanan Hu,Yue Li
出处
期刊:Energy & Fuels [American Chemical Society]
卷期号:37 (14): 10087-10111 被引量:19
标识
DOI:10.1021/acs.energyfuels.3c01433
摘要

A significant amount of carbon dioxide (CO2) is being released into the atmosphere as a result of the acceleration of industrialization and increased energy consumption, which are causing a rise in world temperatures. Despite the fact that nations all over the world have actively participated in CO2 storage projects, there is still not enough to moderate global temperatures. Therefore, there is an urgent need for the development of CO2 sequestration technologies. The main geological storage trapping mechanisms are discussed in this work along with an analysis of the major influencing variables. Additionally, the benefits and drawbacks of significant storage locations and current research hotspots are explored. Storage project development across the globe is outlined. The use of machine learning for CO2 sequestration is reviewed toward the end. This extensive review reveals that the main variables affecting CO2 capture capacity are hydrodynamic and geochemical. The sequestration capability of various storage sites is significantly influenced by the reservoir characteristics and implementation methodologies. The successful implementation of the storage project is determined by local policies and public support. The development of machine learning technologies makes storage projects safer and more dependable.

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