Sequential Model Coupling for Feasibility Studies of CO2 Storage in Deep Saline Aquifers
Couplage séquentiel des modèles numériques appliqué aux études de faisabilité du stockage de CO2 en aquifère salin profond
Department of Hydromechanics and Modeling of Hydrosystems, Universität
Stuttgart, Pfaffenwaldring 61, 70569 Stuttgart - Germany
e-mail:
melanie.darcis@iws.uni-stuttgart.de - holger.class@iws.uni-stuttgart.de -
bernd.flemisch@iws.uni-stuttgart.de - rainer.helmig@iws.uni-stuttgart.de
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Corresponding author
Modelling carbon dioxide (CO2) storage in saline aquifers on a reservoir scale is very demanding with respect to computational cost. In realistic scenarios, large heterogeneous geometries need to be described. In addition, the governing physical processes are very complex. The models need to take into account nonisothermal, multiphase, and compositional processes that occur during CO2 storage. However, in most cases, it is not necessary to describe all the physical processes for the whole simulation time period. The processes which dominate during CO2 storage operations vary over time. This time-dependent behaviour allows for the use of models of reduced/adapted complexity for the description of the dominant processes within a given timescale. It is shown that by coupling these models of reduced complexity, the model efficiency can be increased without neglecting the relevant phenomena. Sequential coupling of models thus represents a first step in the direction of increased model efficiency.
Résumé
Simuler numériquement, à l’échelle du réservoir, le stockage de dioxyde de carbone (CO2) en aquifère salin profond est très exigeant en temps calcul. Des scénarios réalistes demandent en effet que soit prise en compte, avec assez de détail, la distribution géométrique hétérogène des propriétés. En outre, les mécanismes physiques à représenter sont très complexes. Les modèles numériques doivent intégrer les processus compositionnels, multi-phases, et non isothermes, qui surviennent durant le stockage. Cependant, en général, il n’est pas indispensable de décrire la totalité des processus physiques tout au long de la période de temps à simuler. Selon l’étape du stockage, les phénomènes dominants changent. Ce comportement des systèmes réels permet d’adapter les modèles en réduisant leur complexité, tout en capturant bien, à chaque étape, les processus majeurs. On montre ici qu’en couplant des modèles de complexité réduite, on augmente l’efficacité numérique du modèle d’ensemble sans négliger les phénomènes pertinents. Ce couplage séquentiel des modèles représente un premier jalon sur la voie d’une efficacité accrue de la modélisation numérique.
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