近年来, 全球气候变暖问题的治理成为全世界的焦点议题, 碳中和与绿色低碳发展成为世界各国普遍共识与共同行动。绿色低碳发展成为时代主题, 终将深刻影响未来世界经济和社会发展方向和路线。实现碳中和目标和低碳化发展的主要途径有3条[1]: ①在能源需求消费侧提高能源效率、转变产业结构、优化消费方式、降低温室气体排放, 即通过节能减排方式实现低碳化发展; ②在能源供给侧实现能源结构转型, 发展绿色低碳可再生能源, 即通过绿色能源实现低碳化发展; ③将无法减排的二氧化碳等温室气体捕集转化和封存, 通过“碳转移、碳转化”实现“碳减排”, 利用人工碳汇消减碳源方式实现零碳甚至负碳排放。
对于中国而言, 能源短缺和富煤的特点决定了我们在未来很长一段时间内还难以彻底摆脱煤炭、石油和天然气等化石能源的利用, 因而二氧化碳捕集利用和封存(CCUS)或二氧化碳捕集和封存(CCS)将在我国低碳化发展道路上发挥不可替代的作用。在世界范围内, CCUS或CCS被认为是一项大规模温室气体减排技术, 是实现零碳甚至负碳排放必不可少的技术路径、关键托底技术和最后手段, 具备技术上的可塑性、操作环境的灵活性、碳回收空间拓展的持续性, 是化石能源清洁化利用的配套技术, 是构建兼具韧性和弹性能源系统的关键技术[2-6]。
据多家权威机构预测[2-3, 7], 如果不广泛应用CCUS技术, 各国的零排放目标将无法实现, 到2050至2060年以后全球需要采用CCUS进行减排的二氧化碳每年将达到(28~76)×108t, 中国将达到(10~20)×108t, 全球CCUS将是一个万亿元级的市场。
据最新统计[7-8], 全球运行中的CCUS项目共有60个, 规模约为4640×104t/a; 在建和规划中的CCUS项目共有233个, 规模约为4.4×108t/a。相关设施规模呈增大趋势, 数个设施超过百万吨级; 产业集群化发展趋势明显, 促进了成本降低。我国也在积极开展CCUS技术探索与应用示范[2-3, 9-16], 尤其在二氧化碳驱油、地下储能等方面取得了多项探索和示范应用成果。但我国CCUS技术在项目整体规模、集成度、离岸封存、工业应用等方面与国际水平相比仍存在较大差距。
地球物理业界高度重视在低碳化发展中的作用[17-18]。SEG联合AAPG和SPE等学术团体成立了碳解决方案工作组, 旨在推动低碳技术的教育、研究、交流与合作。为积极探索地球物理技术在地质碳封存中的应用, 业界曾组织过一系列专题研讨会[19-20], 地球物理学术期刊也多次组织过系列专题文章[21-26]。
笔者曾对碳中和愿景下地球物理行业的生存与发展道路进行了思考, 提出[1]: 地球物理行业应围绕绿色能源、绿色技术、绿色服务、绿色系统优化自身技术优势, 创新技术体系、服务内容和应用场景, 维护传统应用领域市场, 开拓和扩大新的应用领域市场, 提升绿色低碳竞争优势, 以保持长期的可持续健康发展。重点用以下对策来应对碳中和挑战: 通过数智化变革提升地球物理行业的低碳化服务能力; 积极拓展新能源与自然灾害预测等化石能源以外领域的多元化技术服务市场; 发挥优势完善体系大力开拓二氧化碳地质封存技术服务市场。
1 二氧化碳地质封存概述二氧化碳的封存主要包括地质封存、海洋封存和矿石碳化等方式, 目前主要以地质封存为主, 短期油气田封存是主流, 中长期盐水层和海水封存将成为主流。据全球碳捕集和封存研究院(GCCSI)统计[7], 全球主要油气田二氧化碳的存储能力约为3108×108t, 完全能满足净零碳排放的需求; 咸水层是另一种可以高效地质封存二氧化碳的资源。据中国地质调查局统计, 我国二氧化碳总封存潜力可达万亿吨规模, 其中咸水层封存量占98%以上。综合不同机构估计信息[3], 全球陆上二氧化碳理论封存容量为(6~42)×1012t, 海上理论封存容量为(2~13)×1012t, 而中国地质封存潜力为(1.21~4.13)×1012t。
简单而言, 二氧化碳地质封存(或简称地质碳封存)就是将捕集得到的二氧化碳注入地下空间进行永久性封存, 从而减少二氧化碳向大气层的排放。适合二氧化碳地质封存的地下空间可以是地下空穴、枯竭的油气藏、盐水层等多种类型。只要存在不可渗透的岩层阻止二氧化碳逸出, 任何足够大深度且具有足够孔隙空间和渗透性的地层都是潜在的封存空间。捕集得到的二氧化碳气体, 经过提纯、脱水、多级压缩、换热后制成液态二氧化碳, 通过罐车、船舶、管道等工具运输至目标封存地, 经注入井注入目标地层实现二氧化碳封存。二氧化碳地质封存还可以与地下资源开采相结合实现良好的经济效益, 如通过注入二氧化碳实现强化采油(EOR)、强化采气、强化地热开采和强化咸水开采等[11-12]。20世纪70年代, 二氧化碳驱油实现首次应用并逐步发展成为CCUS主流技术, 而二氧化碳注入地下深部盐水层中的工业应用试验开始于1996年。
二氧化碳地质封存存在4种不同的基本捕获封存机制[4, 10-11], 即结构(构造圈闭)捕获、残余气捕获、溶解捕获和矿化捕获(图 1)。这4种捕获机制包括两大类, 即物理捕获与化学捕获。不同捕获机制二氧化碳捕获量随二氧化碳注入地下介质的时间而变, 早期以物理捕获为主, 随时间增长化学捕获逐步占主导地位。随着二氧化碳的大量注入, 将促进地下介质中水-岩相互作用过程演化, 改变介质流体化学平衡甚至岩石骨架, 从而改变介质的岩性与物性。
在地质碳封存工程中, 二氧化碳以超临界态流体方式被注入地下介质中, 早期二氧化碳以结构(构造圈闭)捕获方式充填在地下介质的空洞、孔隙、裂缝等空间中, 如构造圈闭和地层圈闭中, 在百年时间尺度上结构捕获和岩石骨架颗粒孔隙残余气捕获占主导地位。同时, 部分二氧化碳溶解到地层水中形成溶解捕获, 在千年时间尺度上地层流体中的二氧化碳主要以溶解态存在, 盐水地层中二氧化碳的溶解过程不是一个线性过程[27]。直至万年时间尺度, 部分二氧化碳将会以次生碳酸盐矿物沉淀形式被封存, 即矿化捕获封存。地下地层流体组分及岩石矿物组分的不同, 将造成二氧化碳不同捕获封存机制作用的差异。随着注入时间的增长, 二氧化碳捕获封存的稳定性和安全性逐渐增强。
若要形成一定规模和稳定的二氧化碳永久地质封存, 依赖于地质封存空间要符合良好的地质条件, 包括: ①较好的地下空间或地层具有较高的孔隙度和渗透性, 以便于二氧化碳有足够的封存空间和运移能力, 形成规模化的二氧化碳封存能力; ②有效的覆盖地层, 封存空间上覆盖层可以防止二氧化碳向大气层和浅部地层的泄漏; ③合适的地层流体组分和矿物组成, 以有利于形成二氧化碳的溶解捕获和矿化捕获, 增强二氧化碳永久封存的安全性。
地质碳封存具有存储容量大、存储时间长、成熟技术可迁移、可与二氧化碳利用相结合的优点, 但需要对其有效性和安全性进行长期监测。地质碳封存的后期监测活动被称为监测、验证和审计(monitoring, verification and accounting, MVA), 其主要宗旨是控制二氧化碳地质封存的风险。为保障二氧化碳地质封存的安全性, 一些国家制定了相关的强制性法规和指导性政策, 对二氧化碳地质封存MVA提出了相应的要求, 以响应公众对二氧化碳地质封存安全性和透明度了解的呼声, 这方面欧洲和美国走在前面[28], 欧盟还制订了二氧化碳地质封存作业许可指导原则[29]。MVA监测主要有3个目的, 一是确认二氧化碳的封存控制情况, 检查二氧化碳是否封存在预期深度和分布范围内; 二是评价二氧化碳泄漏的风险与预警信息, 检查二氧化碳是否渗透到断层等高风险区域面临着产生次生地质灾害的风险, 是否对浅层造成污染或泄漏到大气层中; 三是收集二氧化碳长期封存情况的证据。监测既可以用直接的方法(如地球化学方法和钻井采样方法), 也可以用间接的方法(如地球物理方法), 通过地下、地表与空中多种途径进行监测[30-33]。有些国家还要求地质碳封存作业者建立数字化地下地质模型, 在一个相当长的时间内(25至50年)通过持续监测和模型预测形成良好的匹配和闭环, 这样便于将地质碳封存项目从原来的作业者转移给其它机构或政府[34]。文献[10]和[11]系统总结了二氧化碳咸水层封存中的封存机理和安全监测方法, 包括多种地球物理与地球化学监测技术、基于数值模拟和岩石力学实验等方法的安全和风险分析评价技术。
2 地球物理技术在地质碳封存中的作用地球物理技术是研究地下地质构造与地层性质的重要技术之一, 可以在地质碳封存工程中发挥其积极独特的作用。其作用主要表现在以下3个方面。
1) 二氧化碳地质封存的空间选择与评价。前述表明, 要实现有效的二氧化碳地质封存, 必须具有有利的地质条件, 包括有利的封存储层、盖层和岩性组分与地下水文条件。在地质碳封存工程前期论证和规划设计阶段, 需要进行二氧化碳地质封存表征, 其中包括地质封存能力评估、可注入性评估和封存性能的评估, 地质封存能力的评估主要涉及封存空间(储层)的体积、孔隙度、分布范围等因素, 可注入性评估主要涉及储层的渗透性、地层压力状态等因素, 封存性能的评估主要涉及盖层的渗透性屏障、构造和地层圈闭、断层封堵性、二氧化碳封存机理、毛细压力等因素。因此, 需要地球物理技术提供可靠的地下地质构造、储层与盖层岩石性质(孔隙度、渗透率)和地层流体信息, 为封存空间地质条件的评价和封存容量的评估提供可靠的信息和参数。
2) 二氧化碳地质封存的有效性监测与评价。二氧化碳被注入地下后, 能否形成有效的运移和捕获, 需要地球物理等技术对地质封存的效果进行动态监测和评价。结合地质、地球物理和地球化学监测信息以及数值模拟方法, 可以对注入二氧化碳羽流的运移形态、运移方向和空间分布进行动态监测和评估, 为后续二氧化碳的注入方案制订提供参考和决策依据。地质封存有效性评价的主要目标是: 跟踪二氧化碳运移形成的分布范围和地下流体的运动, 验证二氧化碳是否封存于目标储层中; 识别二氧化碳捕获封存机制, 监测二氧化碳封存空间状态变化, 评价二氧化碳剩余封存能力。
3) 二氧化碳地质封存的安全性监测与评价。二氧化碳地质封存空间的构造稳定性和二氧化碳泄漏是安全性监测的两项主要内容, 具体包括: 地质封存注入二氧化碳是否显著改变地下地层压力状态从而破坏盖层和地下地质构造的稳定性; 是否导致地层体积膨胀造成地表变形; 是否导致盖层产生裂缝; 是否产生新的断层或引发老断层改变封堵状态; 是否诱发地震; 是否存在二氧化碳向上覆地层的扩散从而产生对浅部地下环境的破坏; 是否向大气层泄漏二氧化碳等。
地质、地球物理、地球化学和数值模拟是二氧化碳地质封存的主要监测手段。地球物理和地球化学的长期监测可以为数值模拟建模提供模型参数。地球物理监测方法是一种间接监测方法。作为一种基于模型的监测方法, 通过地球物理监测数据来评价二氧化碳地质封存后的地球物理响应是否符合预期, 或通过监测数据反演二氧化碳羽流的分布情况及其对地下状态的影响, 或发现和评价二氧化碳的泄漏风险和诱发地震的风险。地质碳封存工程的不同阶段, 其应用场景、应用条件、应用目标和技术需求都存在较大差别, 因此需要与之相适应的地球物理方法和技术。多年来, 诸多研究集中在地球物理技术在二氧化碳地质封存可行性、有效性和安全性监测中的应用, 利用一系列模拟数据和实际数据分析评价技术的可行性。SEG的SEAM研究组建立了二氧化碳地质封存研究项目[21], 期望建立一个标准化模型及相应地球物理模拟数据集, 形成一个公共平台, 为全球业界提供统一、开放、透明、共享的参考模型, 将有助于地质碳封存项目的可行性研究与风险评估、地球物理监测技术发展和有效性评价、地球物理监测系统优化规划设计, 从而推动地质碳封存地球物理监测技术体系和工作流程的规范化和标准化[35-39]。
3 二氧化碳地质封存的岩石物理基础二氧化碳的注入将改变地下介质流体、固体及其之间的相互作用, 从而改变地下介质岩性与物性, 这构成了地球物理监测的物理基础和前提。无论是地质碳封存的可行性论证还是地球物理监测数据的分析与解释, 都必须以岩石物理模型为基础。
超临界二氧化碳压缩流体注入地层的早期, 结构封存机制占主导地位, 流体替换构成基本岩石物理模型, 超临界二氧化碳流体替换的岩石物理效应基本符合Gassmann类型[40]。二氧化碳超临界转换的临界点是压力7.38MPa和温度31.1℃, 一般地层埋深超过800~1000m就可以满足超临界条件, 超临界状态下的二氧化碳一般难以溶解在盐水中, 因而在地层中形成两相孔隙流体。一些研究表明[20, 34, 40-46], 二氧化碳注入封存形成一个复杂的二氧化碳-水-岩石系统, 其岩石物理绝不仅仅是一个流体替换问题, 还存在溶解、化学反应及矿化作用, 而且是一个不同温压条件下的岩石物理问题。例如, 碳酸盐胶结物的溶蚀可能弱化岩石骨架强度, 同样饱和度情况下, 二氧化碳片块之间的波致流体流动可能使地震响应强度变化显著。因此, 很有必要建立一个符合二氧化碳地质封存全过程的岩石物理模型, 以期望能在微观与宏观、短期和长期的时空尺度上有效描述二氧化碳注入到储层中与岩石骨架和孔隙流体发生的物理化学反应, 从而导致储层物性和岩石物理性质产生的相应变化, 用于地球物理监测数据的分析与解释, 但这是一个尚未完成的任务。
目前的研究表明[37, 40, 47], 二氧化碳被注入到地下储层(如盐水层)后, 可能导致储层的一系列变化, 岩石物理性质变化主要包括以下几个方面: 饱和度和孔隙度变化, 改变岩石的密度、弹性模量、电阻率等岩石物理参数; 孔隙流体与岩石骨架发生化学反应, 导致岩石骨架组分溶蚀和沉淀, 从而产生岩石刚度和电阻率变化。一阶近似下, 超临界二氧化碳和盐水是不相溶的, 可以单独计算盐水和二氧化碳流体的力学性质。SPAN等[48]给出了一个经验状态方程可以计算较宽压力和温度范围内的二氧化碳密度与体积模量; GERN2004模型则提供了一个计算不同二氧化碳混合流体的密度与体积模量计算工具; Gassmann方程可以用于由干岩石体积模量、岩石骨架体积模量和混合流体体积模量计算不同孔隙度条件下二氧化碳流体充填情况下的岩石体积模量。这些构成了二氧化碳地质封存流体替换基本地震岩石物理模型。超临界状态下的纯二氧化碳其物理和化学性质随温压条件变化很大且很复杂(图 2)。特别是在超临界点附近, 加入少量杂质(如甲烷)后, 二氧化碳的性质更加复杂。在地质封存温压条件变化范围内, 二氧化碳流体的密度和体积模量变化范围可达一个数量级, 二氧化碳饱和度的增加将导致地震速度下降, 岩石纵波速度(vP)-二氧化碳饱和度(SCO2)变化规律严重受二氧化碳流体“斑块”尺寸相对观测波长大小的影响(图 3)[34, 43, 46]。对于盐水层、固结性差的砂岩、裂缝发育地层、浊积岩等, 二氧化碳注入可以产生显著的纵波速度下降, 而固结性好的致密砂岩、碳酸盐岩地层则下降很小。二氧化碳流体的注入, 将直接改变储层的孔隙度、孔隙流体性质和流体饱和度, 改变地层的密度、电阻率等物理参数, 从而为电法、电磁法、重力法等地球物理方法的应用提供了物理基础。高电阻率二氧化碳对低电阻率盐水的替换将显著提高地层的电阻率, 从而为电磁法的应用提供了良好的物理基础[39, 49-57]。
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图 2 二氧化碳体积模量(a)与流体密度(b)随温压条件的变化[34] |
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图 3 纵波速度与二氧化碳饱和度关系的非唯一性[46] |
新的研究正在探索二氧化碳注入产生的高阶效应, 期望以此为基础由时延地震观测数据估计流体、储层岩石和封盖地层性质的变化。二氧化碳注入伴随着流体替换、溶解混相、溶蚀和沉淀等多种效应, 不但改变流体的组成及其岩石物理参数、流动性, 也将改变岩石骨架; 矿物溶蚀沉淀将改变岩石裂缝的开、闭, 还将改变地层的孔隙度、渗透率、孔隙压力等状态, 改变流体的流动性, 或产生新的裂缝; 二氧化碳渗漏扩散到封盖层还将改变封盖层的岩石物理性质和状态。
4 地球物理技术在地质碳封存空间选择与评价中的应用在地质碳封存工程前期论证与规划设计阶段, 需要进行二氧化碳地质封存空间选择与评价, 地球物理的主要任务是为下列地质任务提供技术支撑: ①地下地质构造成像与评价, 主要包括对孔洞、背斜、断层、岩性圈闭和地层圈闭等能否形成有效碳封存圈闭的评价; ②地下目标储层孔隙空间与渗透性(可注入性能)评价; ③地下目标储层流体识别与评价, 用以评估碳封存机理; ④地下目标储层盖层有效性评价; ⑤目标储层封存容量(封存能力)评价; ⑥地下应力状态及地质构造稳定性评价, 用以评估二氧化碳注入产生次生灾害的风险。合适的储层与盖层地层岩性以及构造稳定性是选择二氧化碳地质封存空间的关键条件。因而岩性测试成为地质封存工程前期论证的一项重要工作[47, 58-60]。在二氧化碳地质封存的空间选择和评价应用中, 其应用条件和应用目标与油气勘探中的储层描述类似, 因此常用的地球物理储层描述技术基本可以无差别地应用。
在地质碳封存工程实施前, 开展可行性论证需要通过模拟和仿真平台预测地质封存长期过程中的有效性和安全性, 设定一定的预期指标, 规划设计有效性和安全性监测系统。这既是项目获得管理者审批通过的需要, 也是对公众透明以获得公众理解的需要。
模拟是地质碳封存工程可行性论证的重要工具[21, 27, 35-36, 42, 60-71]。地质碳封存可行性研究需要建立3套模拟系统: 一是二氧化碳注入地下后运移封存过程的流体动态数值模拟; 二是二氧化碳注入后地下状态(应力等)变化数值模拟; 三是二氧化碳注入运移封存后的地球物理响应(包括地震、电磁、重力等)正演模拟。基于岩石物理理论的从储层地质力学数值模拟到地震响应正演模拟, 构成了二氧化碳地质封存可行性分析和动态监测分析评价的一体化工作流程[61, 71]。
严格来说, 二氧化碳地质封存是一个孔缝介质中的热学-水力-力学-化学(THMC)耦合响应过程, 这是一个时间与空间多尺度以及叠加多物理系统耦合作用的复杂模拟问题[6]。建立这样一个综合耦合响应模拟器是一项复杂而具有巨大挑战性的任务, 也是一项尚未完成的任务, 目前的模拟进行了较大的简化。
5 地球物理技术在地质碳封存工程有效性监测与评价中的应用在地质碳封存工程实施阶段, 需要进行二氧化碳地质封存的有效性监测与评价, 地球物理的主要任务是为下列地质任务提供技术支撑: ①二氧化碳羽流运移形态、方向和空间分布监测; ②二氧化碳捕获封存机制识别; ③二氧化碳封存空间(储层)状态变化监测; ④二氧化碳剩余封存能力评价。但目前的应用主要局限于第一个方面。
二氧化碳地质封存的有效性和安全性监测具有动态性特征, 动态性监测要求决定了地球物理测量必须是长期性的重复观测或连续观测。时延地震、时延电磁、时延重力等时延地球物理方法成为主要方法。观测空间包括地面观测、井间观测和井中观测。
5.1 时延地震监测在二氧化碳地质封存的不同时期开展时延地震观测, 可以有效地监控二氧化碳注入地下后其运移羽流的纵向和横向扩展分布范围, 从而验证二氧化碳是否有效地封存于目标空间中; 也可以监测是否存在二氧化碳泄漏风险。一系列示范试验区的结果验证了时延地震监测的有效性[28, 34, 42-43, 45, 64, 72-83]。
图 4给出了挪威Sleipner工区二氧化碳地质封存试验点时延地震剖面和时间切片。1996年开始, 以大致恒定的速度将二氧化碳注入海平面下约1000m的地下盐水层中, 到2011年, 储存了约1300×104t二氧化碳。1994年, 进行了注入前的基线观测, 1999、2001、2004、2006、2008和2010年进行了重复观测。地震切片清晰地显示出二氧化碳羽流的运移分布范围以及动态变化情况。该试验点二氧化碳被注入含盐水的非固结砂岩中, 纵波速度下降率达60%, 因此形成了良好的时延地震异常。加拿大Weyburn油田通过注入二氧化碳和水以强化油气开采, 时延地震可以较好地对二氧化碳在碳酸盐岩储层中的分布进行成像。图 5是根据时延地震数据预测得到的二氧化碳相对饱和度分布图。
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图 4 Sleipner工区时延地震剖面与切片[77] |
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图 5 Weyburn油田时延地震二氧化碳相对饱和度预测平面分布[76] |
储层流体数值模拟与岩石物理建模、地震波场数值模拟是二氧化碳地质封存监测数据分析的重要工具, 据此可以对地震监测能否有效监测到二氧化碳注入形成的羽流分布进行评价。基于澳大利亚Otway项目的岩石物理建模分析表明[80-81], 分析岩石物性对流体变化的敏感性时, 应充分考虑岩石物性差异的影响, 时延地震监测可行性分析中不但要考虑储层物性变化所产生的地震异常强弱, 还要考虑地震观测的噪声水平, 地震观测噪声的存在使得一些工区时延地震异常不明显。
时延地震是地质碳封存最重要的一种监测方法。它可以用于监测二氧化碳注入后的深度位置、二氧化碳运移扩散空间分布范围以及断层和盖层处可能的泄漏。影响时延地震应用效果的一个重要因素是多次地震观测的可重复性。高精度永久埋置地震数据采集装备和与之相适应的数据处理流程是提高时延地震可重复性、获得高信噪比高分辨率时延地震异常的关键[78-79, 82, 84-85]。
当前, 由时延地震监测地质碳封存效果主要通过重复地震观测的地震振幅异常(相对基线测量的差异)来展现。其它途径包括由三维或四维地震数据反演二氧化碳饱和度或等效厚度分布变化[86-87]; 通过AVO等属性进行异常识别[62, 88]; 通过地震振幅方位各向异性分析预测裂缝的发育方位[89-90]。一些工区还观测到地震速度下降产生的反射旅行时异常(图 6)[42]。二氧化碳注入储层后, 会导致储层的多种物性参数发生变化, 这种变化通常都会在地震属性上有所反映, 而地震反演可以根据地震属性的变化估计储层物性参数的变化。研究表明, 在二氧化碳注入形成的多相流储层中, 孔隙度和二氧化碳饱和度对岩石的地震波频散影响强烈, 而温度和压力对地震波速产生较大影响, 基于多相流Biot理论可以由地震监测数据反演得到二氧化碳饱和度分布结果[91], 也可由地震数据反演得到泥质含量、孔隙度、静态杨氏模量、静态泊松比等参数, 这些储层参数可以用于储层岩石力学-流体模型建立与数值模拟, 实现二氧化碳注入过程中储层、盖层和上覆地层的表征与评价[86, 92]。但由地震监测数据反演封存的二氧化碳分布或储层参数变化仍面临着诸多挑战[34]。
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图 6 Sleipner工区不同层位反射旅行时异常[42] |
地下水、地热资源、地下矿产和油气开采等人类活动可能诱发地震, 人类活动诱发地震的风险评估与诱发地震监测和预警成为地学界面临的一项重要任务, 一些国家对此还提出了强制性要求。在二氧化碳地质封存监测应用中, 广泛应用于页岩油气开发水力压裂监测的微地震技术是当前可以实时提供三维地下信息的一种独特方法, 被动源微地震观测可以检测到二氧化碳注入运移羽流前缘所产生的微地震事件; 也可以用于监测二氧化碳注入诱发断层活动形成的地震[93-96]。微地震观测可以在地面和井中观测或以井-地联合方式观测, 通过微地震观测可以定位微地震活动的位置, 从而估计流体注入地下后在地层中流动形成的压力波前缘。
加拿大Weyburn工区的被动源微地震监测显示[96], 微地震事件与二氧化碳注入的速率有明显相关性, 微地震事件的分布也与时延地震监测的二氧化碳扩散运移羽流分布有较好的相关性, 但整体来说地震事件并不强烈, 说明二氧化碳注入没有引起储层发生明显的地质力学变形。微地震监测中还发现了横波分裂现象, 可用于估计裂缝的走向。图 7为Weyburn工区2003年8月至2006年1月间微地震事件的平面分布图。
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图 7 Weyburn工区微地震事件平面分布[96] |
环境噪声地震干涉技术是一种有效的被动源地震数据分析方法。基于不同时期的微地震监测数据有可能得到二氧化碳封存过程的储层时延地震响应。基于德国Ketzin工区的数值模拟试验和实际观测结果验证了这一点, 但要求环境噪声的震源位置分布具有良好的照明性质[97]。环境噪声地震干涉技术被应用于加拿大Aquistore工区地震监测试验中, 但未取得满意的效果, 原因可能是体波能量不足、信号照明方向性有限[98]。
5.3 时延井中地震监测地面观测离地下地质封存空间距离远、信号弱且地表干扰多, 而井中观测在地球物理信噪比方面相对地面观测具有明显的优势, 但因钻井成本高使得井中观测受钻井数量、分布密度和位置的限制较多, 难以部署分布范围和规模均较大的地球物理监测系统。
最常见的井中地球物理方法是井中地震, 其观测方式包括单井观测、井间观测、井-地观测等多种方式。二氧化碳地质封存井中地球物理监测技术已经应用于多个二氧化碳地质封存项目中[38, 69, 73, 99-100], 如Frio、Ketzin、Nagaoka、Cranfield、Aquistore等, 用来监测二氧化碳注入后的地下岩石、流体、应力、裂缝、断层等地质目标的动态变化。井间地震可以得到高分辨率的反射成像、速度成像和衰减性成像资料, 监测二氧化碳羽流的扩散情况, 绘制井间二氧化碳饱和度分布剖面图。图 8给出了Frio工区井间地震检测结果。根据井间地震观测结果反演得到注入井与监测井纵波速度变化连井剖面, 并由流体替换模型估算得到二氧化碳饱和度连井剖面。Frio工区的井间地震层析成像显示出较强的纵波速度异常, 但横波速度变化不明显。
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图 8 Frio工区井间地震纵波速度变化剖面(a)和二氧化碳饱和度剖面(b)[38] |
垂直地震剖面(VSP)一直充当着地面地震与测井之间的桥梁, 它可以提供比地面地震更高分辨率的地震资料。美国Decatur工区开展的时延3D VSP监测和测井监测, 结果都在二氧化碳注入层段见到清晰的时延异常[73]。美国SACROC工区开展的时延VSP监测表明, 二氧化碳注入改变了储层的地震速度, 在成像域波场反演(IDVI)得到的速度成像中有明显的异常反映(图 9)[99]。
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图 9 SACROC工区两次VSP观测IDVI速度变化剖面[99] |
也有学者探索联合利用时延井间地震层析成像与时延压力层析成像来监测二氧化碳扩散运移羽流[100], 地震层析成像获得地震速度变化, 而压力层析成像获得扩散性变化, 后者对二氧化碳饱和度变化更加敏感。
5.4 时延DAS监测分布式声波传感(DAS)是一种利用光纤传感检测振动的新技术。近年来DAS技术得到了快速发展, 是一种特别适合永久埋置、长期监测的经济有效技术, 适用于主动源地震和被动源地震的观测。在地质碳封存工程中, DAS可用于对二氧化碳注入过程不同阶段进行时延监测成像, 既可应用于二氧化碳注入运移羽流范围的监测, 也可应用于二氧化碳注入诱发的断层滑动地震监测, 被动源地震监测数据还可用来反演地下介质速度模型, 且DAS更适合永久埋置在井中或地表下进行长期监测[38, 87, 101-104]。在井中永久部署光纤传感, 可以提高时延地震测量的可重复性, 还可以同时获得DAS和分布式温度传感(DTS)信息。图 10是Quest工区二维时延DAS VSP观测结果, 振幅异常清晰反映了注入二氧化碳羽流轮廓[38]。
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图 10 Quest工区时延DAS监测VSP振幅剖面(a)与振幅异常平面等值线(b)[38] |
在地质碳封存工程中, 地震方法是一种有效且昂贵的监测方法。因此, 寻求满足长期监测需求的低成本地球物理监测技术是我们面临的一个挑战。电磁和重力探测技术是可能的选择, 常用的电磁方法包括可控源电磁法(CSEM)、电阻率层析成像法(ERT)、土壤电导率测量等[39, 50-56]。图 11给出了某二氧化碳地质封存点的时延井间电阻率反演结果(BERT和EMGeo两种反演算法)。
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图 11 某工区时延井间电阻率反演结果(BERT和EMGeo两种反演算法)[39] |
二氧化碳注入充填替换直接产生密度变化, 因而重力法可以直接估计二氧化碳注入后的质量变化和分布[39, 105-108]。时延重力法在Sleipner工区取得了成功的应用, 长达近二十年的海底重力观测对二氧化碳羽流得到了良好的时延重力响应, 证明了在现有仪器精度条件下可以得到重复性良好的观测结果。Dover 33工区礁滩储层的井中重力测量及地层密度反演得到了储层内部密度变化三维分布, 反映了二氧化碳注入形成的异常。
6 地球物理技术在地质碳封存工程安全性监测与评价中的应用在地质碳封存工程实施阶段及后期, 需要长期进行二氧化碳地质封存的安全性监测与评价, 地球物理的主要任务是为下列地质任务提供技术支撑: ①地下构造稳定性监测与评价; ②地表变形监测与评价; ③盖层稳定性监测与评价; ④断层稳定性监测与评价; ⑤诱发地震监测; ⑥二氧化碳泄漏监测。
当前安全性监测预期可用的地球物理方法包括: 三维地震、微地震、近地表电磁、卫星遥感等监测技术。目前的安全性监测主要针对地表形变、二氧化碳泄漏和诱发地震, 而关于地下构造稳定性监测尚存在较大的技术挑战。由于地质碳封存工程地球物理监测实例有限, 少见有发生安全性事件的实例。
6.1 地表形变监测近年来, 空间技术发展迅速, 基于卫星的对地观测成为一种低成本、大范围、高频次的地表环境观测技术, 大地测量学方法可以检测地下储层压力变化所诱发的地表形变异常。全球卫星定位与导航系统(GNSS)可以实现地球表面毫米级的三维空间定位和位移量估计, 可以用于地表控制点上的位移量监测。基于卫星观测的干涉合成孔径雷达(InSAR), 利用反射微波或雷达波的相位延迟来估计地表探测点的位移量, 观测精度达毫米级, 且能够以扫描方式实现面上观测, 用较低的成本进行地表形变异常观测与分析, 从而评估二氧化碳地质封存对地下构造稳定性和地表环境的影响, 作为地质碳封存地质安全性的低成本长期观测手段。
干涉合成孔径雷达在多个地质碳封存项目中的试验取得了良好效果[109-111]。如在阿尔及利亚Salah强化采气示范项目的应用中揭示了二氧化碳注入后沿断层/裂缝带的运移, 在注入井上方产生了可观测的地表形变(图 12)。3口注入井上方都显示了地表抬升, 平均每年上升3mm, 而KB-502注入井上方还观测到二氧化碳注入沿断层/裂缝带运移所产生的地震反射旅行时窄带条状下拉异常。
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图 12 Salah项目InSAR观测获得的地表垂直形变结果[110] |
进一步研究可以构建地表形变与地下储层流体注入导致的体积变化之间的关系模型, 可由地表形变观测结果反演估计储层内流体体积变化的空间分布[109, 111]。
6.2 二氧化碳泄漏监测地表二氧化碳排放测量可以用于评估不同地貌情况下的自然排放; 也可以用于监测工业污染排放或二氧化碳地质封存工程中的泄漏。一种基于便携式激光遥感的方法可以通过角度扫描的方式获取一维二氧化碳浓度剖面, 然后利用多点扫描得到的多条一维剖面进行层析成像反演获得二维平面浓度分布, 获得的结果代表地表面积二氧化碳排放强度, 从而据此寻找二氧化碳排放或泄漏口位置[112]。基于卫星和无人机的对地多光谱观测数据, 也可以用来监测地表的二氧化碳、甲烷等温室气体泄漏[113]。图 13为在意大利Solfatara火山口基于3个测量点用扫描式激光遥感测量仪获得一维二氧化碳浓度剖面并通过层析成像反演得到的二氧化碳排放浓度(XCO2)平面分布图。
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图 13 遥感测量层析成像反演得到的二氧化碳排放浓度平面分布[112] |
地表土壤电阻率测量和近地表电阻率层析成像结果可以作为地表二氧化碳泄漏口检测的一种工具。近地表土壤电阻率分布与二氧化碳浓度和通量存在明显的相关性[33]。
7 地质碳封存地球物理监测面临的问题与挑战大规模的二氧化碳地质封存需要进行地质封存站点的可行性分析和评价, 更需要进行长期的有效性和安全性监测和评价, 这依赖于地球物理技术的长期性和重复性监测。二氧化碳地质封存的地球物理监测以时延地球物理方法为主, 即通过地球物理重复观测实现对二氧化碳封存过程的动态监测。地球物理方法以地震方法为主, 包括三维地震、井间地震、井中地震(VSP)、微地震等, 其它方法还包括卫星遥感、时延电磁、时延重力和测井等方法。地震勘探是二氧化碳地质封存监测的最主要工具, 试验表明绝大多数二氧化碳地质封存项目和二氧化碳增强油气开采项目都得到了清晰的时延地震异常, 时延地震成果可以应用于二氧化碳运移扩散监测、泄漏监测和油藏模型的精细化。微地震监测是二氧化碳运移扩散羽流分布和诱发地震的有效监测工具, 井中地球物理监测具有受浅层变化和浅层噪声影响小、时延观测重复性好的优势。时延电磁和时延重力测量的观测效率高、成本低, 但分辨率和灵敏度比较低。卫星遥感则是地表形变与二氧化碳泄漏监测的一种快速且经济有效的手段。
地球物理技术在地质碳封存工程中能够发挥积极而独特的作用, 尤其是在地质封存空间选择与评价中的应用, 基本可以沿用油气勘探开发中的地球物理油藏描述技术, 但地质封存有效性和安全性地球物理监测仍面临诸多问题与挑战。面向地质碳封存工程应用的地球物理技术尚不是成熟的商业化技术, 尽管部分技术已经在地质碳封存工程中得到了一定程度的试验性应用与良好的效果, 但从大规模商业化应用视角来看, 其地球物理技术体系尚有待进一步优化和完善。
地质碳封存地球物理监测技术应用面临3大问题。
1) 地质碳封存工程中应用的地球物理技术主要来自于油气、煤炭和矿产资源勘探开发中的地球物理技术, 技术的适应性和有效性尚有待进一步试验和论证, 方法技术和作业流程尚有待进一步优化, 以适应地质碳封存工程特殊的场景条件和技术需求。
2) 地质碳封存地球物理监测技术应用整体上尚处于试验和评估阶段, 至今尚未建立完整和成熟的地质碳封存地球物理监测技术体系和标准规范。不同地质条件下地球物理监测技术的方案选择和设计存在一定差异, 目前尚未形成系统的理论与技术体系。
3) 地质碳封存项目中在封存空间选择与评价、有效性监测与评价、安全性监测与评价3个方面都需要地球物理技术支撑, 但地球物理技术在这3个方面的应用条件和技术需求存在明显的差异, 因此需要根据不同应用场景、条件和目标选择及构建不同的地球物理技术系列和创新技术方法。
地质碳封存地球物理监测技术应用面临4个重大挑战。
1) 地质碳封存的有效性和安全性监测是长期的, 因此需要构建与之相适应的地球物理数据采集、数据处理和分析流程和技术。为实现长期的重复性时延地球物理观测, 永久埋置部署数据采集系统是实现高可重复性的最佳途径。发展满足地质碳封存有效性和安全性监测需求, 永久部署地球物理数据采集设备成本可控, 适应一定周期重复观测或连续观测要求的地球物理监测技术, 是我们面临的第一个重大挑战。
2) 地质碳封存过程中地下储层处于动态变化的进程中, 二氧化碳泄漏或诱发地震等存在突发性或破坏性。发展具有短周期重复观测或连续观测、快速数据处理和风险评估与预警功能的地球物理监测技术, 是我们面临的第二个重大挑战。
3) 地质碳封存的有效性和安全性监测是长期的, 需要多次重复观测或连续观测, 因此地球物理监测的经济性是一个重要指标。目前常用的三维地震、时延地震等技术的应用成本过高, 难以满足地质碳封存工程的经济性要求。发展低成本的地球物理监测技术, 是我们面临的第3个重大挑战。
4) 地球物理监测应为地质碳封存工程的全生命周期提供动态信息支撑, 发展面向二氧化碳地质封存场景应用的岩石物理、流体力学数值模拟、地球物理响应模拟、储层参数地球物理反演、地下储层模型建立与动态更新等组成的完整技术体系与软件系统, 是我们面临的第4个重大挑战。
8 地质碳封存地球物理监测技术发展展望面向二氧化碳地质封存工程应用, 在地质封存工程前期论证与规划设计阶段, 需要进行地质碳封存的空间选择与评价。该阶段所采用的地球物理方法基本可以沿用油气勘探中油藏描述所常用的地球物理方法, 主要是用三维地震资料进行储层评价和油藏描述。在地质封存工程实施阶段及后期, 需要进行地质碳封存有效性和安全性的动态监测与评价, 该阶段地球物理技术的应用与油气勘探开发中的应用既有诸多共同点也有一些不同点, 需要根据地质碳封存工程应用场景、条件和目标的特点发展具有针对性的地球物理技术, 制定具有针对性的技术应用流程。
根据地质碳封存工程中应用场景、条件和目标的特点, 地质碳封存地球物理监测技术的未来发展具有以下5个特点。
1) 永久性。作为长期性监测技术应具有永久性部署、重复性或连续性观测特征。
2) 动态性。基于重复性或连续性观测数据对地下空间进行动态监测, 应建立满足此业务要求的增量式数据处理与迭代型解释建模流程, 构建具有时空变化的动态模型。
3) 智能化。永久性部署、重复性或连续性监测决定了监测数据的处理和分析应是自动化和智能化的, 并体现一定的实时性特征, 即通过自动化智能化工作流程实现长期的实时性处理与分析。
4) 环境友好。数据采集系统应适应不同应用环境, 对复杂地表具有良好的适应性和HSE友好性, 同时适用于主动源与被动源观测。
5) 低成本。系统的部署和运行应具有低成本经济性, 以适应工程低预算条件, 常规的时延地震成本过高不适合经常性重复观测或连续性观测。
面向地质碳封存工程应用的地球物理监测技术尚在发展中, 其地球物理技术体系有待进一步优化和完善, 未来研究和发展可主要集中在以下几个方向:
1) 二氧化碳地质封存机理及岩石物理理论与技术;
2) 二氧化碳地质封存空间评价地球物理技术体系及流程标准化;
3) 二氧化碳地质封存运移羽流体数值模拟技术;
4) 二氧化碳地质封存地下应力状态变化数值模拟技术;
5) 二氧化碳地质封存运移羽流地球物理响应正演模拟技术;
6) 二氧化碳地质封存运移羽流地球物理监测成像与反演技术;
7) 二氧化碳地质封存地下构造形变与应力状态变化地球物理监测技术;
8) 二氧化碳地质封存地表形变地球物理监测技术(卫星遥感技术为主);
9) 二氧化碳地质封存泄漏地球物理监测技术(微地震、卫星遥感等技术);
10) 二氧化碳地质封存诱发地震地球物理监测技术(微地震技术为主)。
从地球物理监测的观测方法角度来看, 由地面和井中永久部署的DAS系统实施时延地震观测和微地震观测以监测二氧化碳注入运移扩散动态分布、储层状态和储层性质动态变化、断层活动性和二氧化碳泄漏路径; 由稀疏节点地震仪永久部署实施主动源和被动源地震观测以监测二氧化碳注入运移羽流前缘、诱发地震, 由卫星干涉合成孔径雷达系统实施地表形变监测, 由卫星或无人机对地多光谱成像观测实施地表二氧化碳泄漏监测, 是未来地质碳封存地球物理动态监测技术的重要发展方向。智能地震节点仪既适合稀疏采集节点的永久性部署, 又适合超高密度观测应用, 对复杂地表具有良好的适应性和HSE友好性, 同时适用于主动源与被动源观测, 具有低成本和高效率的优势。利用微地震监测长期记录的背景噪声进行干涉地震分析, 获取地下介质的动态变化信息具有一定的发展潜力。
从地球物理监测的数据处理与分析角度来看, 地球物理监测数据的实时化采集、自动化处理流程、智能化分析、预警信息与建议方案即时发布, 增量式数据处理与迭代式地球物理建模, 多源数据融合应用与一体化模型建立, 地学数字孪生与虚拟现实(VR)技术在运行决策支持平台环境中的应用, 是未来地质碳封存地球物理动态监测技术的另一个重要发展方向。
9 结束语全球气候变暖已成为人类生存和全球可持续发展面临的重大挑战, 碳中和与绿色低碳化发展成为世界各国的普遍共识与共同行动。在新的历史条件下, 地球物理行业应围绕绿色能源、绿色技术、绿色服务、绿色系统优化自身技术体系, 强化地球物理技术优势, 创新技术方法、服务内容和应用场景, 提升绿色低碳竞争优势, 以保持长期可持续健康发展。
将无法减排的二氧化碳等温室气体捕集利用和封存, 是绿色低碳化发展道路上实现零碳甚至负碳排放目标必不可少的技术途径、关键托底技术和最后手段, 也是化石能源清洁化利用的重要配套技术, 是构建兼具韧性与弹性能源系统的关键技术, 二氧化碳地质封存具有规模化应用的巨大潜力和较好的商业化应用前景。在碳中和愿景下, 地球物理行业应发挥优势, 完善体系, 大力开拓地质碳封存技术服务市场。地球物理技术在二氧化碳地质封存工程中具有独特而不可或缺的作用, 主要表现在3个方面: ①二氧化碳地质封存空间的选择和评价; ②封存有效性监测与评价; ③封存安全性监测与评价。
相对油气勘探来说, 二氧化碳地质封存中的地球物理监测技术应用存在一些特殊要求, 包括永久性(或长期重复性)、动态性和低成本, 尚面临着一系列的技术性与经济性挑战。二氧化碳地质封存地球物理监测技术体系尚不成熟, 有待进一步完善和优化, 以期在监测系统的有效性、高效性、经济性等方面实现良好的综合平衡和优化。多种地球物理监测技术的联合应用, DAS与节点地震仪永久埋置部署、被动源微地震监测、自动化处理与智能化分析是重要发展方向。
| [1] |
赵改善. 碳中和愿景下石油工业和地球物理行业的生存与突围之道[J]. 石油物探, 2021, 60(6): 867-878. ZHAO G S. Survival and development of the petroleum and geophysical industries in the framework of carbon neutralization[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2021, 60(6): 867-878. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2021.06.001 |
| [2] |
科学技术部社会发展科技司、中国21世纪议程管理中心. 中国碳捕集、利用与封存技术发展路线图研究[M]. 北京: 科学出版社, 2012: 43. Department of Social Development of Ministry of Science and Technology of China, the Administrative Center for China's Agenda 21. Technology roadmap study on carbon capture, utilization and storage in China[M]. Beijing: Science Press, 2012: 43. |
| [3] |
蔡博峰, 李琦, 张贤, 等. 中国二氧化碳捕集利用与封存(CCUS)年度报告(2021)——中国CCUS路径研究[R]. 北京: 生态环境部环境规划院、中国科学院武汉岩土力学研究所、中国21世纪议程管理中心, 2021: 49 CAI B F, LI Q, ZHANG X, et al. China carbon dioxide capture, utilization and storage(CCUS) annual report(2021): China CCUS path study[R]. Beijing: Chinese Academy of Environmental Planning, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Administrative Center for China's Agenda 21, 2021: 49 |
| [4] |
RACKLEY S A. Carbon capture and storage[M]. 北京: 科学出版社, 2012: 227-328.
|
| [5] |
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Geologic capture and sequestration of carbon: Proceedings of a Workshop—in Brief[M]. Washington D C: The National Academies Press, 2018: 13.
|
| [6] |
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Negative emissions technologies and reliable sequestration: A research agenda[M]. Washington D C: The National Academies Press, 2019: 495.
|
| [7] |
GCCSI. Global status of CCS 2021[R]. Melbourne: Global CCS Institute, 2021
|
| [8] |
GCCSI. Global status of CCS 2022[R]. Melbourne: Global CCS Institute, 2022
|
| [9] |
张贤, 李阳, 马乔, 等. 我国碳捕集利用与封存技术发展研究[J]. 中国工程科学, 2021, 23(6): 70-80. ZHANG X, LI Y, MA Q, et al. Development of carbon capture, utilization and storage technology in china[J]. Strategic Study of Chinese Academy of Engineering, 2021, 23(6): 70-80. |
| [10] |
李义曼, 庞忠和, 李捷, 等. 二氧化碳咸水层封存与利用[J]. 科技导报, 2012, 30(19): 70-79. LI Y M, PANG Z H, LI J, et al. CO2 sequestration and utilization in deep saline aquifers[J]. Science & Technology Review, 2012, 30(19): 70-79. DOI:10.3981/j.issn.1000-7857.2012.19.011 |
| [11] |
李海燕, 彭仕宓, 许明阳, 等. CO2在深部咸水层中的埋藏机制研究进展[J]. 科技导报, 2013, 31(2): 72-79. LI H Y, PENG S M, XU M Y, et al. CO2 storage mechanism in deep saline aquifers[J]. Science & Technology Review, 2013, 31(2): 72-79. DOI:10.3969/j.issn.1009-6108.2013.02.031 |
| [12] |
冉莉娜, 武志德, 韩冰洁. 盐穴在地下能源存储领域的应用与发展[J]. 科技导报, 2013, 31(35): 76-79. RAN L N, WU Z D, HAN B J. Utilization and development of salt caverns in the field of energy underground storage[J]. Science & Technology Review, 2013, 31(35): 76-79. DOI:10.3981/j.issn.1000-7857.2013.35.014 |
| [13] |
李琦, 魏亚妮. 二氧化碳地质封存联合深部咸水开采技术进展[J]. 科技导报, 2013, 31(27): 65-70. LI Q, WEI Y N. Progress in combination of CO2 geological storage and deep saline water recovery[J]. Science & Technology Review, 2013, 31(27): 65-70. DOI:10.3981/j.issn.1000-7857.2013.27.010 |
| [14] |
刘子剑, 张楠, 张凤君. CO2地质封存技术及其同位素在咸水层的化学行为研究进展[J]. 科技导报, 2015, 33(11): 108-113. LIU Z J, ZHANG N, ZHANG F J. A review on CO2 geological storage technologies and chemical behaviors of isotope in salty water layer[J]. Science & Technology Review, 2015, 33(11): 108-113. DOI:10.3981/j.issn.1000-7857.2015.11.019 |
| [15] |
张德平. CO2驱采油技术研究与应用现状[J]. 科技导报, 2011, 29(13): 75-79. ZHANG D P. CO2 Flooding enhanced oil recovery technique and its application status[J]. Science & Technology Review, 2011, 29(13): 75-79. DOI:10.3981/j.issn.1000-7857.2011.13.011 |
| [16] |
胡永乐, 郝明强, 陈国利, 等. 中国CO2驱油与埋存技术及实践[J]. 石油勘探与开发, 2019, 46(4): 716-727. HU Y L, HAO M Q, CHEN G L, et al. Technologies and practice of CO2 flooding and sequestration in China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2019, 46(4): 716-727. |
| [17] |
SINGLETON S. Leading the way to a carbon-neutral world[J]. The Leading Edge, 2021, 40(10): 712-713. DOI:10.1190/tle40100712.1 |
| [18] |
S EG. SEG position on climate change[J]. The Leading Edge, 2021, 40(3): 222-223. DOI:10.1190/tle40030222.1 |
| [19] |
DALEY T, RINGROSE P. EAGE, SEG to host CO2 storage research workshop in Trondheim, Norway[J]. The Leading Edge, 2017, 36(1): 102. DOI:10.1190/tle36010102.1 |
| [20] |
LUMLEY D, SHERLOCK D, DALEY C T, et al. Highlights of the 2009 SEG summer research workshop on CO2 sequestration[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 138-145. DOI:10.1190/tle29020138.1 |
| [21] |
PAFFENHOLZ J. Introduction to this special section: The role of advanced modeling in enhanced carbon storage[J]. The Leading Edge, 2021, 40(6): 408-412. DOI:10.1190/tle40060408.1 |
| [22] |
FALCON-SUAREZ I H, BATHIJA A P. Introduction to this special section: The role of geophysics in a net-zero-carbon world[J]. The Leading Edge, 2021, 40(4): 244. DOI:10.1190/tle40040244.1 |
| [23] |
NUNEZ-LOPEZ V, CHIARAMONTE L, SPIKES K T. Introduction to this special section: CO2 in the subsurface[J]. The Leading Edge, 2020, 39(1): 15. DOI:10.1190/tle39010015.1 |
| [24] |
WILSON T, MILLER R. Introduction to this special section: Carbon sequestration/EOR[J]. The Leading Edge, 2006, 25(10): 1262-1263. DOI:10.1190/1.2360617 |
| [25] |
TURA A, SCHUELKE J, SOLDO J. Introduction to this special section: Unconventional resources and CO2 monitoring[J]. The Leading Edge, 2009, 28(7): 791. DOI:10.1190/1.3167780 |
| [26] |
SAYERS C, WILSON T. An introduction to this special section: CO2 sequestration[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 148-149. DOI:10.1190/1.3304816 |
| [27] |
VAN DER MEER L G H, VAN WEES J D. Effects of CO2 solubility on the long-term fate of CO2 sequestered in a saline aquifer[J]. The Leading Edge, 2006, 25(10): 1276-1280. DOI:10.1190/1.2360620 |
| [28] |
ARTS R, VANDEWEIJER V. The challenges of monitoring CO2 storage[J]. The Leading Edge, 2011, 30(9): 1026-1033. DOI:10.1190/1.3640526 |
| [29] |
GROWNENBERG H, CARPENTER M, FLACH T, et al. Guidelines for licensing CO2 storage operations around the globe[J]. The Leading Edge, 2008, 27(4): 496-501. DOI:10.1190/1.2907181 |
| [30] |
WELLS A W, HAMMACK R W, VELOSKI G A, et al. Monitoring, mitigation, and verification at sequestration sites: SEQURE technologies and the challenge for geophysical detection[J]. The Leading Edge, 2006, 25(10): 1264-1270. DOI:10.1190/1.2360618 |
| [31] |
POLAK S, ZWEIGEL J, LINDEBERG E, et al. The Atzbach-Schwanenstadt gas field—a potential site for onshore CO2 storage and EGR[J]. The Leading Edge, 2006, 25(10): 1272-1275. DOI:10.1190/1.2360619 |
| [32] |
DODDS K, DALEY T, FREIFELD B, et al. Developing a monitoring and verification plan with reference to the Australian Otway CO2 pilot project[J]. The Leading Edge, 2009, 28(7): 812-818. DOI:10.1190/1.3167783 |
| [33] |
PETTINELLI E, BEAUBIEN S E, ZAJA A, et al. Characterization of a CO2 gas vent using various geophysical and geochemical methods[J]. Geophysics, 2010, 75(3): B137-B146. DOI:10.1190/1.3420735 |
| [34] |
LUMLEY D. 4D seismic monitoring of CO2 sequestration[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 150-155. DOI:10.1190/1.3304817 |
| [35] |
MENG C F, FEHLER M. The role of geomechanical modeling in the measurement and understanding of geophysical data collected during carbon sequestration[J]. The Leading Edge, 2021, 40(6): 413-417. DOI:10.1190/tle40060413.1 |
| [36] |
VERLIAC M, CALVEZ J L. Microseismic monitoring for reliable CO2 injection and storage: Geophysical modeling challenges and opportunities[J]. The Leading Edge, 2021, 40(6): 418-423. DOI:10.1190/tle40060418.1 |
| [37] |
PRASAD M, GLUBOKOVSKIKH S, DALEY T, et al. CO2 messes with rock physics[J]. The Leading Edge, 2021, 40(6): 424-432. DOI:10.1190/tle40060424.1 |
| [38] |
WHITE D, DALEY T M, PAULSSON B, et al. Borehole seismic methods for geologic CO2storage monitoring[J]. The Leading Edge, 2021, 40(6): 434-441. DOI:10.1190/tle40060434.1 |
| [39] |
GASPERIKOVA E, LI Y G. Time-lapse electromagnetic and gravity methods in carbon storage monitoring[J]. The Leading Edge, 2021, 40(6): 442-446. DOI:10.1190/tle40060442.1 |
| [40] |
LEBEDEV M, PERVUKHINA M, MIKHALTSEVITCH V, et al. An experimental study of acoustic responses on the injection of supercritical CO2 into sandstones from the Otway Basin[J]. Geophysics, 2013, 78(4): D293-D306. DOI:10.1190/geo2012-0528.1 |
| [41] |
WANG Q, LORINCZI P, GLOVER P W J. Oil production and reservoir damage during miscible CO2 injection[J]. The Leading Edge, 2020, 39(1): 22-28. DOI:10.1190/tle39010022.1 |
| [42] |
MEADOWS M. Time-lapse seismic modeling and inversion of CO2 saturation for storage and enhanced oil recovery[J]. The Leading Edge, 2008, 27(4): 506-516. DOI:10.1190/1.2907183 |
| [43] |
VANORIO T, MAVKO G, VIALLE S, et al. The rock physics basis for 4D seismic monitoring of CO2 fate: Are we there yet?[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 156-162. DOI:10.1190/1.3304818 |
| [44] |
PURCELL C, MUR A, SOONG Y. Integrating velocity measurements in a reservoir rock sample from the SACROC unit with an AVO proxy for subsurface supercritical CO2[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 192-195. DOI:10.1190/1.3304823 |
| [45] |
VANORIO T. Recent advances in time-lapse, laboratory rock physics for the characterization and monitoring of fluid-rock interactions[J]. Geophysics, 2015, 80(2): WA49-WA59. DOI:10.1190/geo2014-0202.1 |
| [46] |
ZHANG Y, NISHIZAWA O, KIYAMA T, et al. Saturation-path dependency of P-wave velocity and attenuation in sandstone saturated with CO2 and brine revealed by simultaneous measurements of waveforms and X-ray computed tomography images[J]. Geophysics, 2015, 80(4): D403-D415. DOI:10.1190/geo2014-0289.1 |
| [47] |
GHOSH R, SEN M K. Predicting subsurface CO2 movement: From laboratory to field scale[J]. Geophysics, 2012, 77(3): M27-M37. DOI:10.1190/geo2011-0224.1 |
| [48] |
SPAN R, WAGNER W. A new equation of state for carbon dioxide covering the fluid region from the triple-point temperature to 1100K at pressures up to 800MPa[J]. Journal of Physical Chemistry, 1996, 25(6): 1509-1596. |
| [49] |
MACLENNAN K. Monitoring CO2 storage using well-casing source electromagnetics[J]. The Leading Edge, 2022, 41(2): 107-113. DOI:10.1190/tle41020107.1 |
| [50] |
PICOTTI S, GEI D, CARCIONE J M, et al. Sensitivity analysis from single-well ERT simulations to image CO2 migrations along wellbores[J]. The Leading Edge, 2013, 32(5): 504-512. DOI:10.1190/tle32050504.1 |
| [51] |
BHUYIAN A H, LANDRØ M, JOHANSEN S E. 3D CSEM modeling and time-lapse sensitivity analysis for subsurface CO2 storage[J]. Geophysics, 2012, 77(5): E343-E355. DOI:10.1190/geo2011-0452.1 |
| [52] |
BERGMANN P, SCHMIDT-HATTENBERGER C, KIESSLING D, et al. Surface-downhole electrical resistivity tomography applied to monitoring of CO2 storage at Ketzin, Germany[J]. Geophysics, 2012, 77(6): B253-B267. DOI:10.1190/geo2011-0515.1 |
| [53] |
BERGMANN P, IVANDIC M, NORDEN B, et al. Combination of seismic reflection and constrained resistivity inversion with an application to 4D imaging of the CO2 storage site, Ketzin, Germany[J]. Geophysics, 2014, 79(2): B37-B50. DOI:10.1190/geo2013-0131.1 |
| [54] |
GRAYVER A V, STREICH R, RITTER O. 3D inversion and resolution analysis of land-based CSEM data from the Ketzin CO2 storage formation[J]. Geophysics, 2014, 79(2): E101-E114. DOI:10.1190/geo2013-0184.1 |
| [55] |
JEWELL S, ZHOU X B, APPLE M E, et al. Bulk electric conductivity response to soil and rock CO2 concentration during controlled CO2 release experiments: Observations and analytic modeling[J]. Geophysics, 2015, 80(6): E293-E308. DOI:10.1190/geo2014-0118.1 |
| [56] |
WAGNER F M, GVNTHER T, SCHMIDT-HATTENBERGER C, et al. Constructive optimization of electrode locations for target-focused resistivity monitoring[J]. Geophysics, 2015, 80(2): E29-E40. DOI:10.1190/geo2014-0214.1 |
| [57] |
NOORAIEPOUR M, BOHLOLI B, PARK J, et al. Effect of brine-CO2 fracture flow on velocity and electrical resistivity of naturally fractured tight sandstones[J]. Geophysics, 2018, 83(1): WA37-WA48. DOI:10.1190/geo2017-0077.1 |
| [58] |
MALENDA M, VANORIO T, MIGHANI S, et al. Rock physics and experimentation in decarbonizing the future[J]. The Leading Edge, 2021, 40(4): 245-253. DOI:10.1190/tle40040245.1 |
| [59] |
ZAKHAROVA N V, GOLDBERG D S, OLSEN P E, et al. Reservoir and sealing properties of the Newark rift basin formations: Implications for carbon sequestration[J]. The Leading Edge, 2020, 39(1): 38-46. DOI:10.1190/tle39010038.1 |
| [60] |
JAFARGANDOMI A, CURTIS A. Detectability of petrophysical properties of subsurface CO2-saturated aquifer reservoirs using surface geophysical methods[J]. The Leading Edge, 2011, 30(10): 1112-1121. DOI:10.1190/1.3657069 |
| [61] |
MUR A, BARAJAS-OLALDE C, ADAMS D C, et al. Integrated simulation to seismic and seismic reservoir characterization in a CO2 EOR monitoring application[J]. The Leading Edge, 2020, 39(9): 668-678. DOI:10.1190/tle39090668.1 |
| [62] |
MA J F, MOROZOV I. AVO modeling of pressure-saturation effects in Weyburn CO2 sequestration[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 178-183. DOI:10.1190/1.3304821 |
| [63] |
ZZRANTONELLO S E, BEVC D, HARRIS J M. Integrated reservoir, petrophysical, and seismic simulation of CO2 storage in coal beds[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 184-190. DOI:10.1190/1.3304822 |
| [64] |
SODAGAR T M, LAWTON D C. Time-lapse multicomponent seismic modeling of CO2 fluid substitution in the Devonian Redwater reef, Alberta, Cananda[J]. The Leading Edge, 2010, 29(10): 1266-1276. DOI:10.1190/1.3496917 |
| [65] |
AL HAGREY S A. CO2 plume modeling in deep saline reservoirs by 2D ERT in boreholes[J]. The Leading Edge, 2011, 30(1): 24-33. DOI:10.1190/1.3535429 |
| [66] |
OTHEIM T L, ADAM L, WIJK K V, et al. CO2 sequestration in basalt: Carbonate mineralization and fluid substitution[J]. The Leading Edge, 2011, 30(12): 1354-1359. DOI:10.1190/1.3672479 |
| [67] |
JUHLIN C, GIESE R. 3D baseline seismics at Ketzin, Germany: The CO2SINK project[J]. Geophysics, 2007, 72(5): B121-B132. DOI:10.1190/1.2754667 |
| [68] |
LI J T, LINER C, GENG P, et al. Convolutional time-lapse seismic modeling for CO2 sequestration at the Dickman oilfield, Ness County, Kansas[J]. Geophysics, 2013, 78(3): B147-B158. DOI:10.1190/geo2012-0159.1 |
| [69] |
CHUGUNOV N, ALTUNDAS Y B, RAMAKRISHNAN T S, et al. Global sensitivity analysis for crosswell seismic and neutron-capture measurements in CO2 storage projects[J]. Geophysics, 2013, 78(3): WB77-WB87. DOI:10.1190/geo2012-0359.1 |
| [70] |
LI J T, LINER C, STEWART R. Time-lapse seismic modeling for CO2 sequestration at the Dickman Oilfield, Kansas[J]. Geophysics, 2014, 79(2): B81-B95. DOI:10.1190/geo2012-0479.1 |
| [71] |
HAO Y J, YANG D H, ZHOU Y J. A feasibility study of CO2 geologic sequestration integrating reservoir simulation, rock-physics theory, and seismic modeling[J]. Geophysics, 2016, 81(5): M71-M82. DOI:10.1190/geo2015-0614.1 |
| [72] |
OURABAH A, CHATENAY A. Unlocking ultra-high-density seismic for CCUS applications by combining nimble nodes and agile source technologies[J]. The Leading Edge, 2022, 41(1): 27-33. DOI:10.1190/tle41010027.1 |
| [73] |
COUESLAN M L, ALI S, CAMPBELL A, et al. Monitoring CO2 injection for carbon capture and storage using time-lapse 3D VSPs[J]. The Leading Edge, 2013, 32(10): 1268-1276. DOI:10.1190/tle32101268.1 |
| [74] |
LI G P. 4D seismic monitoring of CO2 flood in a thin fractured carbonate reservoir[J]. The Leading Edge, 2003, 22(7): 690-695. DOI:10.1190/1.1599698 |
| [75] |
MCCRANK J, LAWTON D C. Seismic characterization of a CO2 flood in the Ardley coals, Alberta, Canada[J]. The Leading Edge, 2009, 28(7): 820-825. DOI:10.1190/1.3167784 |
| [76] |
WHITE D. Monitoring CO2 storage during EOR at the Weyburn-Midale Field[J]. The Leading Edge, 2009, 28(7): 838-842. DOI:10.1190/1.3167786 |
| [77] |
WILLIAMS G, CHADWICK A. Quantitative seismic analysis of a thin layer of CO2 in the Sleipner injection plume[J]. Geophysics, 2012, 77(6): R245-R256. DOI:10.1190/geo2011-0449.1 |
| [78] |
ROACH L A N, WHITE D J, ROBERTS B. Assessment of 4D seismic repeatability and CO2 detection limits using a sparse permanent land array at the Aquistore CO2 storage site[J]. Geophysics, 2015, 80(2): WA1-WA13. DOI:10.1190/geo2014-0201.1 |
| [79] |
WHITE D J, ROACH L A N, ROBERTS B. Time-lapse seismic performance of a sparse permanent array: Experience from the Aquistore CO2 storage site[J]. Geophysics, 2015, 80(2): WA35-WA48. DOI:10.1190/geo2014-0239.1 |
| [80] |
CASPARI E, PEVZNER R, GUREVICH B, et al. Feasibility of CO2 plume detection using 4D seismic: CO2CRC Otway Project case study - Part 1:Rock-physics modeling[J]. Geophysics, 2015, 80(4): B95-B104. DOI:10.1190/geo2014-0459.1 |
| [81] |
PEVZNER R, CASPARI E, GUREVICH B, et al. Feasibility of CO2 plume detection using 4D seismic: CO2CRC Otway Project case study - Part 2:Detectability analysis[J]. Geophysics, 2015, 80(4): B105-B114. DOI:10.1190/geo2014-0460.1 |
| [82] |
ROACH L A N, WHITE D J, ROBERTS B, et al. Initial 4D seismic results after CO2 injection start-up at the aquistore storage site[J]. Geophysics, 2017, 82(3): B95-B107. DOI:10.1190/geo2016-0488.1 |
| [83] |
WANG Y C, MOROZOV I B. Time-lapse acoustic impedance variations during CO2 injection in Weyburn oilfield, Canada[J]. Geophysics, 2020, 85(1): M1-M13. DOI:10.1190/geo2019-0221.1 |
| [84] |
KAZEMEINI S H, YANG C, JUHLIN C, et al. Enhancing seismic data resolution using the prestack blueing technique: An example from the Ketzin CO2 injection site, Germany[J]. Geophysics, 2010, 75(6): V101-V110. DOI:10.1190/1.3483900 |
| [85] |
BERGMANN P, KASHUBIN A, IVANDIC M, et al. Time-lapse difference static correction using prestack crosscorrelations: 4D seismic image enhancement case from Ketzin[J]. Geophysics, 2014, 79(6): B243-B252. DOI:10.1190/geo2013-0422.1 |
| [86] |
FAWAD M, RAHMAN MD J, MONDOL N H. Seismic-derived geomechanical properties of potential CO2 storage reservoir and cap rock in Smeaheia area, northern North Sea[J]. The Leading Edge, 2021, 40(4): 254-260. DOI:10.1190/tle40040254.1 |
| [87] |
WILSON G A, WILLIS M E, ELLMAUTHALER A. Evaluating 3D and 4D DAS VSP image quality of subsea carbon storage[J]. The Leading Edge, 2021, 40(4): 261-266. DOI:10.1190/tle40040261.1 |
| [88] |
BROWN S, BUSSOD G, HAGIN P, et al. AVO monitoring of CO2 sequestration: A benchtop-modeling study[J]. The Leading Edge, 2007, 26(12): 1576-1583. DOI:10.1190/1.2821945 |
| [89] |
DUBOS-SALLE′E N, RASOLOFOSAON P N J. Estimation of permeability anisotropy using seismic inversion for the CO2 geological storage site of Sleipner (North Sea)[J]. Geophysics, 2011, 76(3): WA63-WA69. DOI:10.1190/1.3552689 |
| [90] |
DUXBURY A, WHITE D, SAMSON C, et al. Fracture mapping using seismic amplitude variation with offset and azimuth analysis at the Weyburn CO2 storage site[J]. Geophysics, 2012, 77(6): B295-B306. DOI:10.1190/geo2011-0075.1 |
| [91] |
郝艳军, 杨顶辉, 陈远锋. 基于自适应杂交遗传算法的CO2地质封存的储层参数反演研究[J]. 地球物理学报, 2016, 59(11): 4234-4245. HAO Y J, YANG D H, CHEN Y F. Reservoir parameter inversion of CO2 geological sequestration based on the selfadaptive hybrid genetic algorithm[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2016, 59(11): 4234-4245. |
| [92] |
DUPUY B, ROMDHANE A, NORDMANN P L, et al. Bayesian rock-physics inversion: Application to CO2 storage monitoring[J]. Geophysics, 2021, 86(4): M101-M122. DOI:10.1190/geo2020-0218.1 |
| [93] |
SHEMETA J E, GREEN S J, EIDE E A, et al. The potential for induced seismicity in energy technologies[J]. The Leading Edge, 2012, 31(12): 1438-1444. DOI:10.1190/tle31121438.1 |
| [94] |
VERDON J P, KENDALL J M, MAXWELL S C. A comparison of passive seismic monitoring of fracture stimulation from water and CO2 injection[J]. Geophysics, 2010, 75(3): MA1-MA7. DOI:10.1190/1.3377789 |
| [95] |
PAAP B, STEEGHS P. Calibration of a local magnitude relationship for microseismic events using earthquake data[J]. Geophysics, 2015, 80(2): KS61-KS70. |
| [96] |
VERDON J P, KENDALL J M, WHITE D J. Passive seismic monitoring of carbon dioxide storage at Weyburn[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 200-206. DOI:10.1190/1.3304825 |
| [97] |
BOULLENGER B, VERDEL A, PAAP B, et al. Studying CO2 storage with ambient-noise seismic interferometry: A combined numerical feasibility study and field-data example for Ketzin, Germany[J]. Geophysics, 2015, 80(1): Q1-Q13. DOI:10.1190/geo2014-0181.1 |
| [98] |
CHERAGHI S, WHITE D J, DRAGANOV D, et al. Passive seismic reflection interferometry: A case study from the Aquistore CO2 storage site, Saskatchewan, Canada[J]. Geophysics, 2017, 82(3): B79-B93. DOI:10.1190/geo2016-0370.1 |
| [99] |
YANG D, MALCOLM A, FEHLER M, et al. Time-lapse walkaway vertical seismic profile monitoring for CO2 injection at the SACROC enhanced oil recovery field: A case study[J]. Geophysics, 2014, 79(2): B51-B61. DOI:10.1190/geo2013-0274.1 |
| [100] |
HU L W, DOETSCH J, BRAUCHLER R, et al. Characterizing CO2 plumes in deep saline formations: Comparison and joint evaluation of time-lapse pressure and seismic tomography[J]. Geophysics, 2017, 82(4): ID1--ID18. DOI:10.1190/geo2016-0365.1 |
| [101] |
SIDENKO E, TERTYSHNIKOV K, GUREVICH B, et al. Distributed fiber-optic sensing transforms an abandoned well into a permanent geophysical monitoring array: A case study from Australian South West[J]. The Leading Edge, 2022, 41(2): 140-148. DOI:10.1190/tle41020140.1 |
| [102] |
JAMES S R, KNOX H, PRESTON L, et al. Fracture detection and imaging through relative seismic velocity changes using distributed acoustic sensing and ambient seismic noise[J]. The Leading Edge, 2017, 36(12): 1009-1017. DOI:10.1190/tle36121009.1 |
| [103] |
HARRIS K, WHITE D, SAMSON C. Imaging the aquistore reservoir after 36 kilotonnes of CO2 injection using distributed acoustic sensing[J]. Geophysics, 2017, 82(6): M81-M96. DOI:10.1190/geo2017-0174.1 |
| [104] |
WHITE D, BELLEFLEUR G, DODDS K, et al. Toward improved distributed acoustic sensing sensitivity for surface-based reflection seismics: Configuration tests at the aquistore CO2 storage site[J]. Geophysics, 2022, 87(2): P1-P14. DOI:10.1190/geo2021-0120.1 |
| [105] |
DAVIS K, LI Y G, BATZLE M. Time-lapse gravity monitoring: A systematic 4D approach with application to aquifer storage and recovery[J]. Geophysics, 2008, 73(6): WA61-WA69. DOI:10.1190/1.2987376 |
| [106] |
CHAPMAN D S, SAHM E, GETTINGS P. Monitoring aquifer recharge using repeated high-precision gravity measurements: A pilot study in South Weber, Utah[J]. Geophysics, 2008, 73(6): WA83-WA93. DOI:10.1190/1.2992507 |
| [107] |
KRAHENBUHL R A, MARTINEZ C, LI Y G, et al. Time-lapse monitoring of CO2 sequestration: A site investigation through integration of reservoir properties, seismic imaging, and borehole and surface gravity data[J]. Geophysics, 2015, 80(2): WA15-WA24. DOI:10.1190/geo2014-0198.1 |
| [108] |
BONNEVILLE A, BLACK A J, HARE J L, et al. Time-lapse borehole gravity imaging of CO2 injection and withdrawal in a closed carbonate reef[J]. Geophysics, 2021, 86(6): G113-G132. DOI:10.1190/geo2020-0650.1 |
| [109] |
VASCO D W, DIXON T H, FERRETTI A, et al. Monitoring the fate of injected CO2 using geodetic techniques[J]. The Leading Edge, 2020, 39(1): 29-37. DOI:10.1190/tle39010029.1 |
| [110] |
MMATHIESON A, MIDGLEY J, DODDS K, et al. CO2 sequestration monitoring and verification technologies applied at Krechba, Algeria[J]. The Leading Edge, 2010, 29(2): 216-222. DOI:10.1190/1.3304827 |
| [111] |
COMOLA F, JANNA C, LOVISON A, et al. Efficient global optimization of reservoir geomechanical parameters based on synthetic aperture radar-derived ground displacements[J]. Geophysics, 2016, 81(3): M23-M33. DOI:10.1190/geo2015-0402.1 |
| [112] |
QUEIßER M, BURTON M, GRANIERI D. Large-area quantification of subaerial CO2 anomalies with portable laser remote sensing and 2D tomography[J]. The Leading Edge, 2018, 37(3): 222a1-222a9. DOI:10.1190/tle37030222a1.1 |
| [113] |
DUBUCQ D, TURON L, BLANCO B, et al. Earth observation remote sensing for oil and gas: A new era[J]. The Leading Edge, 2021, 40(1): 26-34. DOI:10.1190/tle40010026.1 |