Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
ZD
Zhenxue Dai
Author with expertise in Groundwater Flow and Transport Modeling
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
13
(15% Open Access)
Cited by:
1,014
h-index:
52
/
i10-index:
159
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

An Integrated Framework for Optimizing CO2 Sequestration and Enhanced Oil Recovery

Zhenxue Dai et al.Nov 4, 2013
CO2-enhanced oil recovery (CO2-EOR) is a technique for commercially producing oil from depleted reservoirs by injecting CO2 along with water. Because a large portion of the injected CO2 remains in place, CO2-EOR is an option for permanently sequestering CO2. This study develops a generic integrated framework for optimizing CO2 sequestration and enhanced oil recovery based on known parameter distributions for a depleted oil reservoir in Texas. The framework consists of a multiphase reservoir simulator coupled with geologic and statistical models. An integrated simulation of CO2–water–oil flow and reactive transport is conducted, followed by a global sensitivity and response surface analysis, for optimizing the CO2-EOR process. The results indicate that the reservoir permeability, porosity, thickness, and depth are the major intrinsic reservoir parameters that control net CO2 injection/storage and oil/gas recovery rates. The distance between injection and production wells and the sequence of alternating CO2 and water injection are the significant operational parameters for designing a five-spot CO2-EOR pattern that efficiently produces oil while storing CO2. The results from this study provide useful insights for understanding the potential and uncertainty of commercial-scale CO2 sequestrations with a utilization component.
0
Paper
Citation311
0
Save
0

CO2 Accounting and Risk Analysis for CO2 Sequestration at Enhanced Oil Recovery Sites

Zhenxue Dai et al.Jun 30, 2016
Using CO2 in enhanced oil recovery (CO2-EOR) is a promising technology for emissions management because CO2-EOR can dramatically reduce sequestration costs in the absence of emissions policies that include incentives for carbon capture and storage. This study develops a multiscale statistical framework to perform CO2 accounting and risk analysis in an EOR environment at the Farnsworth Unit (FWU), Texas. A set of geostatistical-based Monte Carlo simulations of CO2–oil/gas–water flow and transport in the Morrow formation are conducted for global sensitivity and statistical analysis of the major risk metrics: CO2/water injection/production rates, cumulative net CO2 storage, cumulative oil/gas productions, and CO2 breakthrough time. The median and confidence intervals are estimated for quantifying uncertainty ranges of the risk metrics. A response-surface-based economic model has been derived to calculate the CO2-EOR profitability for the FWU site with a current oil price, which suggests that approximately 31% of the 1000 realizations can be profitable. If government carbon-tax credits are available, or the oil price goes up or CO2 capture and operating expenses reduce, more realizations would be profitable. The results from this study provide valuable insights for understanding CO2 storage potential and the corresponding environmental and economic risks of commercial-scale CO2-sequestration in depleted reservoirs.
0
Paper
Citation250
0
Save
0

Employing generative adversarial neural networks as surrogate model for reactive transport modeling in the hyporheic zone

Farzad Moeini et al.Jun 13, 2024
This study explores the application of advanced deep learning techniques, specifically conditional deep convolutional generative adversarial networks (cDC-GANs), to model and predict the complex dynamics of the hyporheic zone (HZ) driven by river stage fluctuations. The HZ is a critical transitional mixing zone between surface water and groundwater, where significant biogeochemical reactions occur. Traditional process-based reactive transport modeling methods are computationally intensive and require fine-scale parameterization. To overcome these challenges, we employ the cDC-GAN as a deep-learning-based surrogate model to predict zones of enhanced biogeochemical activity (i.e., hotspots) and reaction product concentrations in the HZ under varying bimodal sedimentary heterogeneity scenarios. The cDC-GAN model can efficiently capture nonlinear relationships between input data and output parameters without extensive parameterization, making it computationally less demanding. The model's generative capabilities allow for the creation of new data instances, enabling the exploration of diverse scenarios and interpolation between observed data points. The model uses maps of liquid saturation and solute concentrations at different time steps to generate corresponding maps of reaction rates and reaction product concentrations. Results demonstrate the model's qualitative and quantitative ability to capture complex relationships without relying on rigid assumptions about linearity or specific probability distribution functions. Notably, even amid variations in aquifer heterogeneity, the model consistently exhibits robust performance, validating its ability to adapt to dynamic geological settings. Our use of a simplified reaction scheme serves as a proof of concept for the cDC-GAN model's ability to simulate solute transport in the HZ, opening avenues for future applications including more complex reaction networks within HZ system such as nutrient cycling, organic matter degradation, redox reactions, and beyond.
0

Analysis of Frost Heaving Force in Seasonal Frost Region Tunnels: A Case Study of the Xiangyang Tunnel in China

Yimeng Kong et al.Nov 29, 2024
Frost damage in seasonally frozen regions is a primary factor affecting tunnel safety, with frost heaving forces being the main external cause. Therefore, analyzing and calculating the distribution and magnitude of frost heaving forces on surrounding rock is essential for addressing frost damage in tunnels. When the frost heaving force exceeds the design strength, it can lead to the cracking of the lining concrete and a reduction in the tunnel's load-bearing capacity and support stability, posing serious safety risks during construction and operation. This paper is based on the Xiangyang Tunnel project and is grounded in elasticity theory for deriving the frost heaving force formula. Utilizing the von Mises criterion, it employs finite element software to perform thermal-structural coupling analysis, which provides insights into the temperature distribution within the tunnel and the stress distribution patterns of both the lining and the surrounding rock under the influence of frost heaving forces. In the shallow-buried section of the Xiangyang Tunnel, the maximum frost heaving force on the lining is concentrated at the junction of the arch and the base slab. In the deeply buried sections, the distribution of the frost heaving force in the lining is relatively uniform. In contrast, the surrounding rock's frost heaving force distribution follows a layered pattern from the inside out. Beyond a burial depth of 7 meters, the lining and surrounding rock frost heaving forces gradually decrease, approaching a constant value.
0

Multi-Factor Prediction of Water Inflow from the Working Face Based on an Improved SSA-RG-MHA Model

Yingying Ding et al.Nov 25, 2024
The accurate prediction of mine water inflow is very important for mine design and safe production. The existing forecasting methods based on single factors are often less accurate and stable. Multi-factor data-driven models play a key role in predicting water inflow without taking physical changes into account. Therefore, a multi-factor prediction method based on an improved SSA-RG-MHA model is introduced in this study. The model uses two sets of data related to water inflow as the input to improve prediction accuracy and stability. The model first applies a residual network (ResNet) to mitigate the problems of disappearing gradients and explosions. Gated Recurrent Units (GRUs) are then used to learn the characteristics of long-term sequence data. The model combines ResNet and GRU into a new network architecture and incorporates a multiple attention (MHA) mechanism to focus on information at different time scales. Finally, the optimized sparrow search algorithm (SSA) is used to optimize the network parameters to improve the global search ability and avoid local optimization. The mine water inflow is affected by many factors, among which the water level and microseismic energy data are particularly important. Therefore, these data types are selected as the key variables of mine water inflow prediction. The experimental results show that the improved SSA-RG-MHA model significantly reduces the prediction error: the mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) were reduced to 4.42 m3/h, 7.17 m3/h, and 5%, respectively. The multi-factor water inflow prediction method is more stable and reliable than single-factor models as it comprehensively considers the factors affecting the water inflow of the working face. Compared with other multi-factor models, this model exhibits higher prediction accuracy and robustness, providing a basis for mine water hazard monitoring and early warning.
Load More